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Open-Source System für Wissensentdeckung in Datenbanken und Data Mining

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RapidMiner
RapidMiner, zuvor YALE ("Yet Another Learning Environment") genannt, ist eine Umgebung für maschinelles Lernen und Data-Mining. Experimente können aus einer großen Zahl von nahezu beliebig schachtelbaren Operatoren erzeugt werden. Der Experimentaufbau wird durch XML beschrieben und mittels einer graphischen Benutzeroberfläche entwickelt. RapidMiner deckt sowohl Forschungs- als auch industrielle und wirtschaftliche Anwendungen ab.

RapidMiner beinhaltet mehr als 400 Operatoren für alle Aufgaben der Wissensentdeckung in Datenbanken, d.h. Operatoren für Ein- und Ausgabe, Datenvorverarbeitung, maschinelles Lernen und Data-Mining. Zusätzlich stehen mehr als 20 Verfahren bereit, auch hoch-dimensionale Daten und Modelle zu visualisieren. Alle Lernverfahren und Attributeevaluatoren der Weka Lernumgebung wurden ebenfalls integriert.

Einige Eigenschaften von RapidMiner sind:

  • Prozesse der Wissensentdeckung werden als Operatorbäume modelliert
  • Interne XML Repräsentation sichert einen Standard für den Austausch von Data Mining Experimenten
  • Skriptsprache erlaubt automatisiertes large-scale Data Mining
  • Multi-layered data view concept sichert effiziente und transparent Datenhaltung
  • Graphische Benutzeroberfläche sowie Kommandozeilentool.

  • Plugin und Erweiterungsmechanismus, es existieren bereits einige Plugins, z.B. zur Clusteranalyse
  • Große Anzahl hochdimensionaler Visualisierungen für Daten und Modelle
  • Anwendungen umfassen Text Mining, Multimedia Mining, Feature Engineering, Data Stream Mining und Lernen veränderlicher Konzepte, Entwicklung von Ensemble Methoden und verteiltes Data Mining.
    (Quelle: Wikipedia)

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  • Video und Anleitung

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