Ibm Visualization Data Explorer

IBM Visualization Data Explorer позволяет визуализировать данные в БД. Разработчик: rsefeck@watson.ibm.com

INLEN

Проект связан с развитием широкомасштабных технологий для извлече­ния знаний го баз данных. Система помогает пользователю в открытии обра­зов (шаблонов) или трендов, значимых отношений концептуальных или чи­словых регулярностей или скоплений в больших базах данных.

IRIS

Прототипная система, поддерживающая визуальный анализ. IRIS автома­тически производит тематическую карту для статистических данных, вы­бранных пользователем.

Разработчик: ANP

IXL и IDIS software

IXL была одной из первых коммерческих программ, которые были разработаны вслед за IDIS: Information Discovery System в 1992 году. Эти системы обеспечивают открытие, визуализацию и обнаружение анома­лий.

Разработчик Intelligence Ware, Inc

LEVEL 5 QUEST

Level 5 Research разработан как гибрид ИАД с технологиями OLAP. Про­дукт обеспечивает нечеткий поиск для реляционной базы данных. LEVEL 5 Quest обладает уникальной способностью выдавать ответы даже в том слу­чае, если нет точного совпадения формулировок запроса и записей базы данных.

Mine Set (SGI)

Mine Set (SGI) — новая версия продукта SGI для объяснительного анали­за. Комбинирует мощные интегрированные интерактивные средства для доступа к данным, ИАД и визуализации данных. Mine Set позволяет полу­чить более глубокое интуитивное понимание.

Разработчик: Mark Davies (CS/SE III), myd@cs.blam.ac.uk

MLC++ Library/Utilities

MLC++ библиотека программ обучения, разработанных на C++, MLC++— общедоступны и могут быть доступны также коды программ. MLC++ содержит такие известные индуктивные алгоритмы, такие как IDS, ближайшего соседа, наивный байесовский подход, OneR(Holte), Window и таблицы решений. Содержит также алгоритмы, такие как С4.5, PEBLS, IBI-4, OC1,CN2. MLC++ содержит средства препроцессинга данных: оценка точ­ности, обнаружения кризисов, фильтры дискретизации, автоматическую оценку параметров.

Model Quest Enterprise

Высоко автоматизированное прогностическое программное обеспечение, которое включает новую технику моделирования Expert Mining Strategies. Разработчик: Amy B.Edwards, amye@abstech.com.

Nuggels (TM)

Алгоритм поиска Nuggels, называемый Sittagents для разработки правил «если..., то». Эти алгоритмы используют генетические методы и технику обучения интеллектуального поиска справедливых гипотез, которые стано­вятся правилами. Алгоритм производит обучение в процессе поступления данных.

Новые аспекты заключаются в том способе, которым создаются гипотезы и методы поиска. Nuggels также обеспечивает набор средств для использо­вания правил для предсказания новых данных, понимания, классификации, сегментирования данных.

Разработчик Robert A.Geller, rgeller@pipeline.com

Partek

Программное обеспечение для открытия знаний, основанное на статисти­ческих методах, визуализации данных, нейронных сетях, различной логике и генетических алгоритмах.

Разработчик: Tom Downey, tjd@partek.com

PolyAnalist

Разработчик: megaputer@glas.apc.org

PolyAnalist 3.0 для Win NT

Разработчик Sergei Ananycn megaputer@glas.apc.org

Q-WHY

Q-why использует эвристический поиск для нахождения возможных объяснений, почему одно множество записей (например, клиенты, которые покупают какой-либо продукт) отличаются от других записей в базе данных. Эта программа имеет большое число применений в области сегментации рынка, целенаправленного маркетинга и т.д. Разработчик: Mike Bell, mbell@qwhy.com

SE-Learn

SE-набор программ для индукции, основанной на деревьях и для класси­фикации. Перечисления деревьев обеспечивает базис для индукции и клас­сификации и обобщает деревья решений. SE — использует несколько мето­дов разработанных для деревьев решений.

SIPINA — W v.20 и Sipina — Pro

SIPINA — W — программное обеспечение для открытия знаний в базах данных. Версия v/20 содержит несколько методов: Card, ID3, С 4.5, ELISEE, Chi2Aid, SIPINA

При помощи SIPINA-W v.20 вы будете в состоянии:

• генерировать знания в виде правил продукции и таким образом извлекать знания из баз данных,

• тестировать на необработанных данных, полученных ранее;

• добавлять знания, генерируемые автоматически SIPINA-W к другим зна­ниям, которые могут быть даны экспертом;

• соединять, оптимизировать базы знаний, которые поставляются экспер­том.

Разработчик: zighed@univ-lyon2.fr

Snob

Программа кластеризации на основе байсовской стратегии обучения без учителя. Использует принцип минимальной длины сообщения. Разработчик: David Dowe, ded@ccs.monash.edu-au

SPSS Data Mining Software

Разработчик: aszymans@spss.com

SuperQuery

SuperQuery — программное обеспечение, которое включает машину от­крытия знаний.

Разработчик: Ashraf Army: ashraf@army.com

Synthetic Classification Data Set prugram (SCDS)

SCDS — создана, чтобы генерировать синтетические наборы данных, ко­торые особенно полезны для тестирования ИАД алгоритмов.