RapidMiner

RapidMiner (dawniej Yale) jest elastyczne środowisko Java dla odkrywania wiedzy w bazach danych, uczenia maszynowego i eksploracji danych. Wielu operatorów, kształcenie i przerób gniazdowe (w tym Weka) są świadczone.
Projekt posiada interfejs graficzny oparty na XML użytkownika, mechanizm wtyczek i wykreślanie dużych wymiarów, i zapewnia łatwy w obsłudze mechanizm wewnętrzny, który umożliwia integrację nowych operatorów i dostosowanie systemu do indywidualnych wymogó wiersza poleceń wersja jest również zawarte.
RapidMiner (dawniej Yale) i jego wtyczki zapewniają ponad 400 operatorów dla wszystkich aspektach Data Mining. Meta operatorzy automatycznie optymalizować projekty eksperymentów i użytkownicy nie muszą już dostroić parametry pojedynczych kroków lub dłużej. Ogromna ilość technik wizualizacji i możliwość umieszczenia wartości graniczne po każdego operatora daje wgląd w sukces swojego projektu - również online za prowadzenie eksperymentów. Na tej stronie omawiamy główne grupy podmiotów i podać przykłady operatora dla każdej z grup

Co nowego w tym wydaniu:.

• Najnowsza wersja biblioteki maszynowego uczenia Weka dodano wraz z niektórych innych małych dodatków i rozszerzeń.
• Kilka drobnych błędów zostały także ustalone.

Co nowego w wersji 4.3:

• Ta wersja skupia się na najbardziej pożądanych analizy danych, ETL, i wymagania BI.
• Zapewnia ponad 50 nowych operatorów i wiele nowych funkcji, w tym zmodernizowane pivotings danych, nowych funkcji agregacji oraz data i manipulacji czasu.
• Wykorzystanie budowy atrybutu funkcyjnego oparte zostało uproszczone i zoptymalizowane kreatorów lub nowe wizualizacje oraz powiększanie i przesuwanie dodano.
• Więcej potężne procesy są teraz możliwe dzięki wzmocnionej makr i nowego mechanizmu przechowywania wynik.
• Ta wersja zawiera także poprawki do ponad 30 błędów.