Brainer

Der Brainer bietet eine einheitliche Benutzeroberfläche und standardisierte Prozeduren für eine Reihe unterschiedlicher Machine-Learning-Verfahren, wie etwa Künstlichen Neuronalen Netzen, Support Vector Machines, Classification and Regression Trees, und vielen anderen, wie auch klassischen Regressionsmodellen.

Neben den Standard-Prozeduren für Training, Validierung von diversen Machine-Learning stehen auch viele verschiedene Auswertungen und Verfahren zur Beurteilung der Modelle zur Verfügung.

Zudem werden etliche Meta-Modellierungsverfahren angeboten, wie etwa Komitee-Bildung, automatische Ermittlung der besten Input-Parameter.

Ausgewählte Modelle lassen sich direkt aus dem Brainer in verschiedenen Ziel-Plattformen exportieren.

Der Brainer ist offen gestaltet, sodass einfach weitere Modelltypen für automatisiertes Training integriert werden können. Der Brainer kann so auch für die automatisierte Kalibrierung von beliebigen Algorithmen verwendet werden.

• Import verschiedener Datenformate
• Verarbeitung von verteilten Daten aus verschiedenen Quellen
• Anwendung diverser Daten-Analyse-Verfahren
• Datenvorverarbeitung (z.B. PCA, ICA, ...)
• Unterschiedliche manuelle und automatische Datentransformationsverfahren zur Normalisierung
• Durchführung von Training und Validierung unterschiedlichster Machine-Learning-Modelle
  • Künstliche Neuronale Netze
  • Support Vector Machines
  • Classification und Regression Trees
  • ...
• Konfliktanalyse zur Identifikation von inkonsistenten Modell-Parametern und Lastfällen
• Komitee-Bildung
• Diverse Verfahren zur automatisierten Merkmalsauswahl (Feature-Selection)
• Direkter Export von Modellen in C, FORTRAN, Python, m-Code, XML-Parameterfiles,...
• Frei konfigurierbare Plots zur Modell-Auswertung und Beurteilung
• Robustheitsbewertung der Modelle
• ...

Rein technisch gesehen, ist der Brainer eine MATLAB-Toolbox, welche auf der

• Deep Learning Toolbox und der
• Statistics and Machine Learning Toolbox

von The Mathworks Inc. aufsetzt.

Dazu können aber auch andere Modelle, Trainingsverfahren, Bewertungsverfahren und Auswertungen integriert werden.

Neben den üblichen Datenformaten können speziell auch Zeitreihen- und Signal-Daten vorzugsweise aus dem Stipulator übernommen werden.

Alle Funktionen des Brainer können per Command Line Interface angesteuert werden. Dadurch lassen sich anwendungsspezifische Prozesse und Auswertungen in standardisierten Skripten und Apps packen und verfügbar machen.

MATLAB ist eingetragene Marke von The Mathworks, Inc.