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- 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. YALE wurde seit 2001 vom Lehrstuhl für künstliche Intelligenz der Technischen Universität Dortmund entwickelt. Seit 2004 wird YALE bei SourceForge gehostet. Im Mai 2007 wurde YALE in RapidMiner umbenannt; im Juli 2007 erschien die Version 4.0 und im November 2008 die Version 4.3. RapidMiner ist als proprietäre Version erhältlich, sowie die jeweilige Vorversion als Open-Source-Software unter der AGPL auf Sourceforge. Mittlerweile wurde die kostenfreie Version jedoch auf nur 10.000 Datensätze und einen logischen Prozessor limitiert, wodurch die Nutzung sehr eingeschränkt und vergleichbar mit den früheren Versionen – die noch alle vorhandenen Kerne nutzen konnten – sehr zeitaufwändig ist. RapidMiner beinhaltet mehr als 500 Operatoren für alle Aufgaben der Wissensentdeckung in Datenbanken, d.h. Operatoren für Ein- und Ausgabe, Datenvorverarbeitung, maschinelles Lernen, Data-Mining, Text Mining, Web Mining, automatische Stimmungsanalyse aus Internet-Diskussionsforen (Sentiment Analysis, Opinion Mining), Zeitreihenanalyse und Prognose. Zusätzlich stehen mehr als 20 Verfahren bereit, auch hochdimensionale Daten und Modelle zu visualisieren. RapidMiner wurde in Java geschrieben und kann daher auf allen gängigen Betriebssystemen verwendet werden. Alle Lernverfahren und Attributeevaluatoren von WEKA wurden ebenfalls integriert. (de)
- 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. YALE wurde seit 2001 vom Lehrstuhl für künstliche Intelligenz der Technischen Universität Dortmund entwickelt. Seit 2004 wird YALE bei SourceForge gehostet. Im Mai 2007 wurde YALE in RapidMiner umbenannt; im Juli 2007 erschien die Version 4.0 und im November 2008 die Version 4.3. RapidMiner ist als proprietäre Version erhältlich, sowie die jeweilige Vorversion als Open-Source-Software unter der AGPL auf Sourceforge. Mittlerweile wurde die kostenfreie Version jedoch auf nur 10.000 Datensätze und einen logischen Prozessor limitiert, wodurch die Nutzung sehr eingeschränkt und vergleichbar mit den früheren Versionen – die noch alle vorhandenen Kerne nutzen konnten – sehr zeitaufwändig ist. RapidMiner beinhaltet mehr als 500 Operatoren für alle Aufgaben der Wissensentdeckung in Datenbanken, d.h. Operatoren für Ein- und Ausgabe, Datenvorverarbeitung, maschinelles Lernen, Data-Mining, Text Mining, Web Mining, automatische Stimmungsanalyse aus Internet-Diskussionsforen (Sentiment Analysis, Opinion Mining), Zeitreihenanalyse und Prognose. Zusätzlich stehen mehr als 20 Verfahren bereit, auch hochdimensionale Daten und Modelle zu visualisieren. RapidMiner wurde in Java geschrieben und kann daher auf allen gängigen Betriebssystemen verwendet werden. Alle Lernverfahren und Attributeevaluatoren von WEKA wurden ebenfalls integriert. (de)
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- Ein Bildschirmfoto von RapidMiner (YALE).
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- 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. (de)
- 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. (de)
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- RapidMiner (de)
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