Video: An Introduction to Deep Learning with RapidMiner 2025
Menschen haben eine schreckliche Zeit, abstrakte Daten zu visualisieren, und manchmal wird die maschinelle Lernausgabe extrem abstrakt. Sie können ein grafisches Ausgabe-Tool verwenden, um zu visualisieren, wie die Daten tatsächlich angezeigt werden. Knime und RapidMiner zeichnen sich dadurch aus, dass sie Ihnen helfen, qualitativ hochwertige Grafiken zu erstellen. Ihre Verwendung für verschiedene Arten von Data-Mining-Aufgaben unterscheidet auch diese Produkte von anderen Produkten.
Die pharmazeutische Industrie ist stark auf Knime angewiesen, um sowohl maschinelles Lernen als auch Data-Mining-Aufgaben zu bewältigen, indem sie sich auf Datenflüsse (Pipelines) stützt. Die Verwendung einer GUI macht Knime relativ einfach zu erlernen.
In der Tat stützt sich Knime auf eine der populärsten GUIs, die heute verfügbar sind, Eclipse, die auch verwendet wird, um eine große Anzahl von Programmiersprachen zu unterstützen, wie Java, C / C ++, JavaScript und PHP (neben vielen anderen verfügbaren durch Plugins). Es ist auch gut in Weka und LIBSVM integrierbar, so dass die Benutzerfreundlichkeit nicht an Funktionalität verliert.
RapidMiner erfüllt die Anforderungen von Unternehmen, die es für maschinelles Lernen, Data Mining, Text Mining, Predictive Analytics und Business Analytics verwenden. Im Gegensatz zu vielen anderen Produkten setzt RapidMiner auf ein Client / Server-Modell, bei dem der Server als Cloud-basierte Software-as-a-Service (SAAS) -Option erscheint. Dies bedeutet, dass ein Unternehmen die Umgebung testen kann, ohne große Anfangsinvestitionen in Software oder Hardware tätigen zu müssen. RapidMiner arbeitet sowohl mit R als auch mit Python. Firmen wie eBay, Intel, PepsiCo und Kraft Foods verwenden RapidMiner derzeit für verschiedene Bedürfnisse.
Ein charakteristisches Merkmal dieser beiden Produkte ist, dass sie sich auf das Modell Extract, Transform, Load (ETL) stützen. In diesem Modell extrahiert der Prozess zuerst alle benötigten Daten aus verschiedenen Quellen, transformiert diese Daten in ein gemeinsames Format und lädt dann die transformierten Daten zur Analyse in eine Datenbank. Eine prägnante Übersicht über den Ablauf finden Sie hier.
