Video: K-Fold Cross Validation - Intro to Machine Learning 2024
Manusia mempunyai masa yang menghairankan menggambarkan data abstrak, dan kadangkala output pembelajaran mesin menjadi sangat abstrak. Anda boleh menggunakan alat keluaran grafik supaya anda boleh memvisualisasikan bagaimana data itu muncul. Knime dan RapidMiner cemerlang dalam tugas ini dengan membantu anda untuk menghasilkan grafik yang berkualiti tinggi dengan mudah. Penggunaan mereka untuk pelbagai jenis tugas perlombongan data juga membezakan kedua-dua produk ini dari produk lain.
Industri farmaseutikal sangat bergantung kepada Knime untuk melaksanakan tugas pembelajaran komputer dan data-mining dengan bergantung pada aliran data (saluran paip). Penggunaan GUI membuat Knime agak mudah dipelajari.
Malah, Knime bergantung pada salah satu GUI paling popular yang terdapat pada hari ini, Eclipse, yang juga digunakan untuk menyokong sejumlah besar bahasa pengaturcaraan, seperti Java, C / C ++, JavaScript, dan PHP (antara lain yang tersedia melalui pemalam). Ia juga terintegrasi dengan baik dengan Weka dan LIBSVM, jadi kemudahan penggunaan tidak datang dengan kehilangan fungsinya.
RapidMiner memenuhi keperluan perniagaan, yang menggunakannya untuk pembelajaran mesin, perlombongan data, perlombongan teks, analisis ramalan, dan keperluan analisis perniagaan. Berbeza dengan banyak produk lain, RapidMiner bergantung pada model klien / pelayan, di mana pelayan muncul sebagai pilihan Software-as-a-Service (SAAS) berasaskan awan. Ini bermakna perniagaan boleh menguji alam sekitar tanpa membuat pelaburan awal yang besar dalam perisian atau perkakasan. RapidMiner berfungsi dengan kedua-dua R dan Python. Syarikat-syarikat seperti eBay, Intel, PepsiCo, dan Kraft Foods kini menggunakan RapidMiner untuk pelbagai keperluan.
Satu ciri yang membezakan kedua-dua produk ini ialah mereka bergantung pada model Ekstrak, Transform, Beban (ETL). Dalam model ini, proses pertama mengekstrak semua data yang diperlukan dari pelbagai sumber, mengubah data tersebut menjadi format umum, dan kemudian memuatkan data yang diubah menjadi pangkalan data untuk analisis. Anda boleh menemui gambaran ringkas mengenai proses di sini.
