개인 재정 기계 학습을위한 Knime 및 RapidMiner로 시각화하기 - 인형

기계 학습을위한 Knime 및 RapidMiner로 시각화하기 - 인형

비디오: Tutorial about the new R Interactive nodes in KNIME 2024

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Anonim

인간은 추상 데이터를 시각화하는 데 끔찍한 시간을 보내고, 때로는 기계 학습 결과물이 매우 추상적이됩니다. 그래픽 출력 도구를 사용하여 데이터가 실제로 어떻게 나타나는지 시각화 할 수 있습니다. Knime 및 RapidMiner는 고품질 그래픽을 쉽게 제작할 수 있도록 도움으로써 작업에서 탁월합니다. 다양한 종류의 데이터 마이닝 작업을 위해이 두 제품을 다른 제품과 구별합니다.

실제로 Knime은 Java, C / C ++, JavaScript 및 PHP와 같은 많은 프로그래밍 언어를 지원하는 데 사용되는 Eclipse (현재 사용 가능한 가장 널리 사용되는 GUI 중 하나 인)를 사용합니다. through 플러그인). 또한 Weka 및 LIBSVM과 잘 통합되므로 사용상의 편의성이 기능 손실로 이어지지 않습니다.

RapidMiner는 기계 학습, 데이터 마이닝, 텍스트 마이닝, 예측 분석 및 비즈니스 분석 요구에 사용하는 비즈니스 요구에 더욱 부응합니다. 다른 많은 제품과 달리 RapidMiner는 서버가 클라우드 기반 SAAS (Software-as-a-Service) 옵션으로 나타나는 클라이언트 / 서버 모델을 사용합니다. 이는 비즈니스가 소프트웨어 나 하드웨어에 대한 막대한 초기 투자없이 환경을 테스트 할 수 있음을 의미합니다. RapidMiner는 R과 Python 모두에서 작동합니다. eBay, Intel, PepsiCo 및 Kraft Foods와 같은 회사는 현재 RapidMiner를 다양한 요구에 사용합니다.

두 제품의 두드러진 특징은 Extract, Transform, Load (ETL) 모델에 의존한다는 것입니다. 이 모델에서 프로세스는 먼저 다양한 소스에서 필요한 모든 데이터를 추출하고 해당 데이터를 공통 형식으로 변환 한 다음 변환 된 데이터를 분석을 위해 데이터베이스에로드합니다. 여기에서 프로세스의 간략한 개요를 볼 수 있습니다.
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