오렌지 (소프트웨어)

3. 기능

오렌지는 데이터 시각화, 기계 학습, 데이터 마이닝 및 데이터 분석을 위한 구성 요소 기반의 비주얼 프로그래밍 소프트웨어 패키지이다.

오렌지의 구성 요소는 위젯이라고 하며, 데이터 시각화, 부분 집합 선택, 전처리부터 학습 알고리즘 및 예측 모델링의 경험적 평가까지 다양한 기능을 제공한다.

비주얼 프로그래밍은 미리 정의되거나 사용자가 설계한 위젯을 연결하여 워크플로우를 생성하는 인터페이스를 통해 구현된다. 고급 사용자는 오렌지를 데이터 조작 및 위젯 변경을 위한 파이썬 라이브러리로 사용할 수 있다.^[4]

Orange는 사용자가 위젯을 배치하고 데이터 분석 워크플로우를 생성하는 캔버스 인터페이스(computing)로 구성되어 있다. 위젯은 데이터를 읽고, 데이터 테이블을 표시하고, 기능을 선택하고, 예측기를 훈련시키고, 학습 알고리즘을 비교하고, 데이터 요소를 시각화하는 등 기본적인 기능을 수행한다. 사용자는 시각화를 대화식으로 탐색하거나 선택한 하위 집합을 다른 위젯에 전달할 수 있다.

• '''캔버스''': 데이터 분석을 위한 그래픽 프런트 엔드
• '''위젯''':

4. 확장 기능 (애드온)

오렌지 사용자는 애드온을 통해 핵심 구성 요소 집합을 확장할 수 있다. 지원되는 애드온은 다음과 같다.

• '''연관''': 빈번한 항목 집합 및 연관 규칙 학습을 마이닝하기 위한 구성 요소.
• '''생물정보학''': 유전자 발현 분석, 농축, 발현 데이터베이스(예: 유전자 발현 오미버스) 및 경로 라이브러리에 대한 접근을 위한 구성 요소.
• '''데이터 융합''': 서로 다른 데이터 세트를 융합, 집단 행렬 분해 및 잠재 요인 탐색을 위한 구성 요소.
• '''교육''': k-평균 클러스터링, 다항 회귀, 확률적 경사 하강법 등 기계 학습 개념을 가르치기 위한 구성 요소.
• '''설명''': 샤플리 값 분석을 포함하여 모델 설명을 위한 구성 요소가 있는 확장 기능을 제공한다.
• '''지리''': 지리 공간 데이터 작업에 사용되는 구성 요소.
• '''이미지 분석''': 이미지 및 ImageNet 단어 임베딩 작업에 사용되는 구성 요소
• '''네트워크''': 그래프 및 네트워크 분석을 위한 구성 요소.
• '''텍스트 마이닝''': 자연어 처리 및 텍스트 마이닝을 위한 구성 요소.
• '''시계열''': 시계열 분석 및 모델링을 위한 위젯 구성 요소.
• '''단일 세포''': 단일 세포 데이터 로딩, 필터링 및 배치 효과 제거, 마커 유전자 발견, 세포 및 유전자 점수 매기기, 세포 유형 예측을 포함한 단일 세포 유전자 발현 분석 지원.

• '''분광법''': (하이퍼)분광 데이터 세트의 분석 및 시각화를 위한 구성 요소.^[5]
• '''생존 분석''': 생존 데이터를 처리하는 데이터 분석을 위한 애드온이다. Kaplan-Meier 플롯, Cox 회귀 모델 및 여러 파생 위젯과 같은 표준 생존 분석 기술에 대한 위젯이 포함되어 있다.
• '''세계 행복''': OECD 및 세계 개발 지표를 포함하여 데이터베이스에서 사회 경제적 데이터를 다운로드하는 것을 지원한다. 다양한 경제 데이터베이스에서 수천 개의 국가 지표에 대한 접근을 제공한다.
• '''공정성''': 차별 없는 공정한 기계 학습 모델의 평가 및 생성을 위한 애드온이다. 위젯은 통계적 패리티와 같은 공정성 지표 계산에서 공정한 모델을 구축하기 위한 사후, 사전, 내부 처리 방법에 이르기까지 다양하다.^[6]
• '''OASYS''' — ORange SYnchrotron Suite^[18]
• '''scOrange''' — 단세포 생물통계(single cell biostatistics)
• '''Quasar''' — 자연과학의 데이터 분석(data analysis in natural sciences)

5. 목적

오렌지는 데이터 시각화, 기계 학습, 데이터 마이닝 및 데이터 분석을 위한 구성 요소 기반의 비주얼 프로그래밍 소프트웨어 패키지이다.

오렌지 구성 요소는 위젯이라고 하며, 이들은 단순한 데이터 시각화, 부분 집합 선택, 전처리에서 학습 알고리즘 및 예측 모델링의 경험적 평가에 이르기까지 다양하다.

비주얼 프로그래밍은 미리 정의되거나 사용자가 설계한 위젯을 연결하여 워크플로우를 생성하는 인터페이스를 통해 구현되며, 고급 사용자는 오렌지를 데이터 조작 및 위젯 변경을 위한 파이썬 라이브러리로 사용할 수 있다.^[4]

이 프로그램은 실험 선택, 추천 시스템, 예측 모델링을 위한 플랫폼을 제공하며, 생물의학, 생물정보학, 유전체 연구, 교육 분야에서 사용된다. 과학 분야에서는 새로운 기계 학습 알고리즘을 테스트하고, 유전학 및 생물정보학 분야에서 새로운 기술을 구현하기 위한 플랫폼으로 사용된다. 교육 분야에서는 생물학, 생물의학, 정보학 전공 학생들에게 기계 학습 및 데이터 마이닝 방법을 가르치는 데 사용되었다.^[4]

6. 역사

1996년, 류블랴나 대학교와 요제프 스테판 연구소는 C++로 머신 러닝 프레임워크인 ML* 개발을 시작했으며, 1997년에는 이 프레임워크를 위한 파이썬 바인딩이 개발되어, 기존의 파이썬 모듈과 함께 Orange라는 공동 프레임워크를 형성했다. 그 후 몇 년 동안 데이터 마이닝과 머신 러닝을 위한 대부분의 주요 알고리즘이 C++(Orange의 핵심) 또는 파이썬 모듈로 구현되었다.

참조

_[1] 웹사이트 orange3/CHANGELOG.md at master . biolab/orange3 . GitHub https://github.com/b[...]
_[2] 웹사이트 Orange - License https://orange.biola[...]
_[3] 웹사이트 orange3/LICENSE at master . biolab/orange3 . GitHub https://github.com/b[...]
_[4] 논문 Orange: data mining toolbox in Python http://eprints.fri.u[...]
_[5] 논문 Infrared Orange: Connecting Hyperspectral Data with Machine Learning
_[6] 웹사이트 Checking AI for discrimination via GUI using the Orange Fairness Add-On https://iomids.com/e[...] IOMIDS 2024-05-30
_[7] 서적 Advances in Computational Methods for X-Ray Optics IV
_[8] 논문 "Democratized image analytics by visual programming through integration of deep models and small-scale machine learning"
_[9] 논문 Quasar: Easy Machine Learning for Biospectroscopy
_[10] 웹사이트 Orange3-Geo Documentation — Orange3-Geo documentation https://orange3-geo.[...]
_[11] 논문 scOrange—a tool for hands-on training of concepts from single-cell data analytics
_[12] 웹사이트 Orange Canvas Core https://github.com/b[...]
_[13] 웹사이트 Change Log https://github.com/b[...] 2018-05-10
_[14] 논문 Orange: data mining toolbox in Python http://eprints.fri.u[...]
_[15] 웹인용 orange3/CHANGELOG.md at master . biolab/orange3 . GitHub https://github.com/b[...]
_[16] 웹인용 Orange - License https://orange.biola[...]
_[17] 웹인용 orange3/LICENSE at master . biolab/orange3 . GitHub https://github.com/b[...]
_[18] 간행물 L. Rebuffi, M. Sanchez del Rio, Proc. SPIE 10388, 103880S (2017). https://doi.org/10.1[...]