RapidMiner

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м (категория)
 
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/GNU_GPL GNU GPL].
+
''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.

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

Личные инструменты