Video: Multilayer Perceptron | Neural Network in Weka : Weka Tutorials # 5 2025
Människor har en fruktansvärd tid som visualiserar abstrakta data, och ibland blir maskinutbildningen extremt abstrakt. Du kan använda ett grafiskt utdataverktyg så att du kan visualisera hur data verkligen visas. Knime och RapidMiner excel på uppgiften genom att hjälpa dig att enkelt producera högkvalitativ grafik. Deras användning för olika typer av data mining uppgifter särskiljer också båda dessa produkter från andra produkter.
Läkemedelsindustrin är starkt beroende av Knime för att utföra både maskininlärning och datautvinning genom att förlita sig på dataflöden (pipelines). Användningen av en GUI gör Knime relativt lätt att lära.
I själva verket bygger Knime på en av de mest populära GUI-erna idag, Eclipse, som också används för att stödja ett stort antal programmeringsspråk, som Java, C / C ++, JavaScript och PHP (bland många andra tillgängliga genom plug-ins). Det integrerar också bra med både Weka och LIBSVM, så användarvänligheten kommer inte till förlust av funktionalitet.
RapidMiner tillgodoser mer affärsbehoven, som använder den för maskininlärning, datautvinning, textmining, predictive analytics och affärsanalysbehov. I motsats till många andra produkter, beror RapidMiner på en klient / servermodell, där servern visas som ett molnbaserat alternativ för programvara-som-en-tjänst (SAAS). Det innebär att ett företag kan testa miljön utan att göra en enorm initial investering i antingen programvara eller hårdvara. RapidMiner arbetar med både R och Python. Företag som eBay, Intel, PepsiCo och Kraft Foods använder för närvarande RapidMiner för olika behov.
En särskiljande egenskap hos båda dessa produkter är att de är beroende av modellen Extract, Transform, Load (ETL). I denna modell extraherar processen först alla data som behövs från olika källor, omvandlar den data till ett gemensamt format och laddar sedan de transformerade dataen till en databas för analys. Du kan hitta en kortfattad översikt över processen här.
