Video: Eline Janssen en Marita van Rijssen over De kracht van het piramideprincipe 2024
Mensen hebben een vreselijke tijd om abstracte gegevens te visualiseren en soms wordt de output van machine learning extreem abstract. U kunt een grafisch uitvoergereedschap gebruiken zodat u kunt visualiseren hoe de gegevens daadwerkelijk worden weergegeven. Knime en RapidMiner blinken uit in deze taak door u te helpen eenvoudig hoogwaardige afbeeldingen te maken. Hun gebruik voor verschillende soorten dataminingstaken onderscheidt ook beide producten van andere producten.
De farmaceutische industrie vertrouwt zwaar op Knime om zowel machine learning als datamining-taken uit te voeren door te vertrouwen op datastromen (pijplijnen). Het gebruik van een GUI maakt Knime relatief eenvoudig te leren.
In feite vertrouwt Knime op een van de meest populaire GUI's die vandaag beschikbaar zijn, Eclipse, die ook wordt gebruikt om een groot aantal programmeertalen te ondersteunen, zoals Java, C / C ++, JavaScript en PHP (onder vele andere beschikbaar via plug-ins). Het integreert ook goed met zowel Weka en LIBSVM, dus het gebruiksgemak komt niet door het verlies van functionaliteit.
RapidMiner voldoet beter aan de behoeften van het bedrijfsleven, dat het gebruikt voor machinaal leren, datamining, text mining, voorspellende analyses en bedrijfsanalysebehoeften. In tegenstelling tot veel andere producten vertrouwt RapidMiner op een client / server-model, waarbij de server wordt weergegeven als een op de cloud gebaseerde Software-as-a-Service (SAAS) -optie. Dit betekent dat een bedrijf de omgeving kan testen zonder een enorme initiële investering in software of hardware te doen. RapidMiner werkt met zowel R en Python. Bedrijven zoals eBay, Intel, PepsiCo en Kraft Foods gebruiken RapidMiner momenteel voor verschillende behoeften.
Een onderscheidend kenmerk van deze beide producten is dat ze vertrouwen op het Extract, Transform, Load (ETL) -model. In dit model extraheert het proces eerst alle benodigde gegevens uit verschillende bronnen, transformeert die gegevens in een algemeen formaat en laadt de getransformeerde gegevens vervolgens in een database voor analyse. U kunt hier een beknopt overzicht van het proces vinden.
