Hình dung với Knime và RapidMiner cho Học Máy - con người

Con người có một thời gian khủng khiếp hình dung dữ liệu trừu tượng, và đôi khi máy học đầu ra trở nên rất trừu tượng. Bạn có thể sử dụng một công cụ xuất ra đồ họa để bạn có thể hình dung ra dữ liệu thực sự xuất hiện như thế nào. Knime và RapidMiner vượt trội trong công việc bằng cách giúp bạn dễ dàng tạo ra đồ họa chất lượng cao. Việc sử dụng chúng cho các loại nhiệm vụ khai thác dữ liệu khác nhau cũng phân biệt cả hai sản phẩm này với các sản phẩm khác.

Ngành công nghiệp dược phẩm chủ yếu dựa vào Knime để thực hiện cả việc học máy và các nhiệm vụ khai thác dữ liệu bằng cách dựa vào dòng chảy dữ liệu (đường ống). Việc sử dụng một giao diện làm cho Knime tương đối dễ dàng để tìm hiểu.

Trong thực tế, Knime dựa vào một trong những GUI phổ biến nhất hiện nay, Eclipse, cũng được sử dụng để hỗ trợ một số lượng lớn các ngôn ngữ lập trình, chẳng hạn như Java, C / C ++, JavaScript, và PHP (trong số nhiều người khác có sẵn thông qua các trình cắm thêm). Nó cũng tích hợp tốt với cả Weka và LIBSVM, do đó, dễ sử dụng không đến lúc mất chức năng.

Một đặc điểm phân biệt của cả hai sản phẩm này là chúng dựa vào mô hình Extract, Transform, Load (ETL). Trong mô hình này, quá trình đầu tiên chiết xuất tất cả các dữ liệu cần thiết từ nhiều nguồn khác nhau, biến đổi dữ liệu đó thành một định dạng chung, sau đó tải các dữ liệu được chuyển đổi vào cơ sở dữ liệu để phân tích. Bạn có thể tìm thấy một cái nhìn ngắn gọn về quy trình ở đây.