RapidMiner

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Новая: RapidMiner (formerly YALE) is the world-leading open-source system for knowledge discovery and data mining. It is available as a stand-alone application for data analysis and as a data m...)
 
(6 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
-
RapidMiner (formerly YALE) is the world-leading open-source system for knowledge discovery and data mining. It is available as a stand-alone application for data analysis and as a data mining engine which can be integrated into own products. By now, thousands of applications of RapidMiner in more than 30 countries give their users a competitive edge.
+
'''RapidMiner''' (прежнее название YALE) — среда для проведения экспериментов и решения задач [[машинное обучение|машинного обучения]] и [[интеллектуальный анализ данных|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 [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.
 +
 
 +
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).
 +
 
 +
== Функциональные возможности ==
 +
 
 +
* ''RapidMiner'' предоставляет более 400 операторов для всех наиболее известных методов [[машинное обучение|машинного обучения]], включая ввод и вывод, предварительную обработку данных и визуализацию.
 +
 
 +
* ''RapidMiner'' интегрирует в себя <<!--все или многие???--> 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]].
-
RapidMiner:
+
== 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.
-
* содержит большой набор операторов для задач Data Mining (включая операторы из Weka);
+
== Ссылки ==
-
* содержит пошаговый учебник для введения в Data-Mining и Machine Learning.
+
* [http://RapidMiner.com/ RapidMiner] — домашняя страница проекта.
-
* расширяем;
+
* [http://rapid-i.com/content/view/64/74/lang,en/ YALE becomes RapidMiner]
-
* имеет open source версию.
+
* [http://sourceforge.net/projects/yale RapidMiner SourceForge.net] — страница проекта на [[SourceForge]].
 +
* [http://rapid-i.com Rapid-I] — компания, предоставляющая профессиональные услуги пользователям RapidMiner.
-
[[Категория:Инструменты и технологии]]
+
{{stub}}
 +
[[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.

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

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=RapidMiner»
Личные инструменты