RapidMiner
Материал из MachineLearning.
| (1 промежуточная версия не показана) | |||
| Строка 2: | Строка 2: | ||
Эксперименты описываются в виде суперпозиций произвольного числа произвольным образом вложенных операторов, и легко строятся средствами визуального графического интерфейса ''RapidMiner''-а. | Эксперименты описываются в виде суперпозиций произвольного числа произвольным образом вложенных операторов, и легко строятся средствами визуального графического интерфейса ''RapidMiner''-а. | ||
| - | ''RapidMiner'' — открытый программный продукт, свободно распространяемый под лицензией [http://ru.wikipedia.org/wiki/ | + | ''RapidMiner'' — открытый программный продукт, свободно распространяемый под лицензией [http://ru.wikipedia.org/wiki/GNU_Affero_General_Public_License GNU AGPLv3]. |
''RapidMiner'' может работать и как отдельное приложение, и как «интеллектуальный движок», встраиваемый в другие приложения, включая коммерческие. | ''RapidMiner'' может работать и как отдельное приложение, и как «интеллектуальный движок», встраиваемый в другие приложения, включая коммерческие. | ||
| Строка 52: | Строка 52: | ||
{{stub}} | {{stub}} | ||
| - | [[Категория: | + | [[Категория:Прикладные системы анализа данных]] |
Текущая версия
RapidMiner (прежнее название YALE) — среда для проведения экспериментов и решения задач машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Эксперименты описываются в виде суперпозиций произвольного числа произвольным образом вложенных операторов, и легко строятся средствами визуального графического интерфейса RapidMiner-а.
RapidMiner — открытый программный продукт, свободно распространяемый под лицензией GNU AGPLv3.
RapidMiner может работать и как отдельное приложение, и как «интеллектуальный движок», встраиваемый в другие приложения, включая коммерческие.
Приложениями RapidMiner-а могут быть как исследовательские (модельные), так и прикладные (реальные) задачи интеллектуального анализа данных, включая анализ текста (text mining), анализ мультимедиа (multimedia mining), анализ потоков данных (data stream mining).
Содержание |
Функциональные возможности
- RapidMiner предоставляет более 400 операторов для всех наиболее известных методов машинного обучения, включая ввод и вывод, предварительную обработку данных и визуализацию.
- RapidMiner интегрирует в себя < операторы WEKA.
- Имеется встроенный язык сценариев, позволяющий выполнять массивные серии экспериментов.
- Концепция многоуровневого представления данных (multi-layered data view) обеспечивает эффективную и прозрачную работу с данными.
- Графическая подсистема обеспечивает многомерную визуализацию данных и моделей.
- Имеется пошаговый учебник, включающий популярное введение в машинное обучение и интеллектуальный анализ данных.
Реализация и технологии
- Программное обеспечение написано целиком на Java, поэтому работает во всех основных операционных системах.
- Для представления экспериментов как суперпозиций операторов применяется язык XML.
- Встраивание в другие приложения осуществляется посредством Java API.
- Поддерживаются механизмы плагинов (plugin) и расширений (extension).
История
- Начальная версия была разработана в 2001 году группой Искусственного Интеллекта технологического иниверситета в Дортмунде (Artificial Intelligence Unit of Dortmund University of Technology).
- Начиная с 2004 года исходные коды RapidMiner-а доступны на SourceForge.
Литература
- Ingo Mierswa, Michael Wurst, Ralf Klinkenberg, Martin Scholz, Timm Euler. YALE: Rapid Prototyping for Complex Data Mining Tasks // Proceedings of the 12th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-06), 2006.
Ссылки
- RapidMiner — домашняя страница проекта.
- YALE becomes RapidMiner
- RapidMiner SourceForge.net — страница проекта на SourceForge.
- Rapid-I — компания, предоставляющая профессиональные услуги пользователям RapidMiner.
