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我们对 WEKA 的投资
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weka：探索医疗保健机器学习
学生（UG/PG）：1000 +18％GST = Rs.1180研究学者（博士学位）：1500 +18％GST = Rs.1770教职员工：2000 +18％GST = Rs.2360行业：3000 +18％GST = Rs.3540
对WEKA，深度学习4J和MOA
摘要 - 本文对机器学习的三个突出的Java库进行了深入的分析：WEKA，DEEPLEALNING4J（DL4J）和MOA。这些库是根据其体系结构，算法支持，可扩展性，性能，易用性和应用程序适用性来检查的。Weka以其广泛的算法和用户友好界面而闻名，他在教育环境和中小型项目中的有效性进行了评估。Deeplearning4J是一个强大的深度学习库，根据其在处理复杂的神经网络和通过分布式计算来处理复杂的神经网络和大规模数据方面的能力进行了评估。MOA专门从事数据流挖掘，分析了其对连续流数据进行实时分析的能力。通过比较各个维度的这些库，本研究旨在指导从业人员和研究人员为其特定的机器学习需求选择最合适的工具。这些发现突出了每个库的独特优势和局限性，为其最佳用例提供了见解，并潜在地集成了基于Java-基于Java的机器学习应用程序。
采用 NVIDIA DGX-1 系统的 Weka AI 参考架构
深度学习 (DL) 是人工智能 (AI) 的一项突破，它利用经过训练的数据模型来比人类的表现水平更好、更快地解决问题。尽管最早的 DL 模型是在 20 世纪 60 年代开发的，但 DL 的广泛采用已经经历了几代人，部分原因是它需要大量的基础设施。DL 需要大量的计算资源来执行复杂的模型。此外，大型模型（尤其是涉及图像的模型）对物理存储系统以及计算和存储之间的数据移动提出了很高的要求。本文重点介绍了训练模型与高吞吐量、高带宽和低延迟数据访问之间的关系，这些访问是加速大规模获得新的 AI 洞察所需的。
采用 NVIDIA DGXA100 系统的 Weka AI 参考架构
各种规模、用例和技术技能的组织都在寻找基础设施解决方案，以加速其人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 计划。WekaIO™ (Weka) 和 NVIDIA® 合作构建并验证了每个人都可以使用的高性能可扩展 AI 解决方案。本文档包含 Weka AI™ 参考架构 (RA) 解决方案的验证信息。该设计使用多达四个 NVIDIA DGX™ A100 系统、NVIDIA® Mellanox® Spectrum™ 以太网和 NVIDIA Mellanox Quantum™ InfiniBand 交换机实现。NVIDIA 和 Weka 使用行业标准基准测试工具验证了该系统的运行和性能。根据验证测试结果，该架构为训练工作负载提供了出色的线性扩展。组织可以从小规模开始，轻松独立地将计算和存储资源扩展到具有可预测性能的多机架配置，以满足任何 ML 工作负载要求。
使用WEKA
摘要作者Bishal Gyawali标题糖尿病使用WEKA 2024年使用分类算法的Mellitus预测，语言英语页面43 + 6附录名称主管Rayko Toshev早期糖尿病识别是控制慢性病的至关重要的。本研究使用WEKA比较四种分类算法（多层感知，逻辑回归，随机森林和额外树木）的性能。在各种火车测试拆分上评估了精度，精度，召回和F量表。多层感知器通常超过其他人，表明其在糖尿病预测中有用。逻辑回归和随机森林都产生了令人鼓舞的结果。额外的树木经常表现不佳。这些发现强调了早期糖尿病诊断的分类算法的潜力，这可以帮助医疗保健从业人员做出更明智的决定。未来的研究可能会调查复杂的算法，结合许多数据源，并评估现实世界中的治疗影响。
评论论文：心脏病预测系统的 WEKA 数据挖掘技术分析
数据挖掘的特点是通过非常大的数据集搜索有用的信息。数据挖掘的一些关键和最常见的技术是关联规则、分类、聚类、预测和顺序模型。数据挖掘技术被广泛用于各种应用。数据挖掘在医疗保健行业的疾病检测中起着重要作用。患者应该需要进行一系列疾病检测。然而，使用数据挖掘技术应该减少检测次数。在时间和性能方面，这种减少的检测起着重要作用。心脏病是一种导致死亡的心血管疾病。由于对不同情况下的健康问题进行预测和分类，在最近的情况下，健康问题非常严重。数据挖掘领域包括这些领域中异常及其风险率的预测和识别。如今，医疗行业掌握着决策所必需的隐藏信息。为了预测心脏病，本研究 (Weka 3.8.3) 软件使用了 K-star、J48、SMO、朴素贝叶斯、MLP、随机森林、贝叶斯网络和 REPTREE 等数据提取算法。使用标准数据集和收集的数据集组合预测准确度、ROC 曲线和 AUC 值的结果。通过应用不同的数据挖掘算法，患者数据可用作训练样本进行诊断。以前的研究的主要缺点是它们需要准确度和特征数量。本文概述了最近用于预测心脏病的数据挖掘技术。并确定心脏病的主要风险因素，按对心脏造成损害的顺序对风险因素进行分类，例如高胆固醇、糖尿病、吸烟、不良饮食、肥胖、高血压、压力等。数据挖掘功能和技术用于识别风险因素的级别，以帮助患者提前采取预防措施以挽救生命。
采用瞻博网络 Apstra、NVIDIA GPU 和 WEKA 存储的 AI 数据中心网络 - 瞻博网络验证设计 (JVD)
• 性能监控和错误分析：遥测系统跟踪与 AI 模型相关的关键性能指标，例如准确度、精确度、召回率和计算资源利用率（例如 CPU、GPU 使用率），这些指标对于评估训练和推理作业期间的模型有效性至关重要。这些系统还可以深入了解训练和推理操作期间的错误率和故障模式，并帮助识别可能影响 AI 性能的问题，例如模型漂移、数据质量问题或算法错误。这些系统的示例包括 Juniper Apstra 仪表板、TIG Stack 和 Elasticsearch。
Juniper® 验证设计 JVD 测试报告摘要：采用 Juniper Apstra、NVIDIA GPU 和 WEKA 存储的 AI 数据中心网络
• DLB 不使用端口 BW 来计算链路质量。相反，链路质量基于最近通过每个 ECMP 链路传输的流量，以及每个 ECMP 链路上排队等待传输的流量。这可能导致流量被分配到较低 BW 的链路而不是较高 BW 的链路，从而导致拥塞。此外，如果链路质量下降，已分配给链路的流量将不会被重新分配，除非该链路暂停的时间长于不活动间隔。可以调整端口质量指标和不活动间隔以克服这种情况；请参阅自定义 DLB 的出口端口链路质量指标。此外，请考虑实施反应路径重新平衡。
超级和量子量表
HPC，AI和ML ActivesCale与WEKA文件系统完全集成。WEKA文件系统是一个闪存优化的规模输出文件系统，可在基于NVME的SuperMicro服务器群体上运行，用于HPC，人工智能和机器学习工作负载的领导性能。WEKA使用本地NVME存储提供高性能，低延迟和一致的响应时间。WEKA文件系统可以使用ActiveScale对象存储（基于超级服务器）作为辅助存储资源，以较低的成本存储大量信息。数据归档和长期保留策划，通过ActiveScale在线巩固和维护冷数据资产，以低成本，易于访问和长期保护。ActivesCale支持基于磁盘的数据存储层，用于快速访问活动数据，以及一个冷的，基于磁带的数据存储层，用于较低的成本存储，保护和在线访问大量数据。