Vídeo: K-Fold Cross Validation - Intro to Machine Learning 2024
Os seres humanos têm um tempo terrível visualizando dados abstratos e, às vezes, o resultado da aprendizagem de máquinas torna-se extremamente abstrato. Você pode usar uma ferramenta de saída gráfica para que você visualize como os dados realmente aparecem. Knime e RapidMiner se destacam na tarefa, ajudando você a produzir facilmente gráficos de alta qualidade. O seu uso para vários tipos de tarefas de mineração de dados também distingue esses dois produtos de outros produtos.
A indústria farmacêutica depende fortemente da Knime para realizar tarefas de aprendizado de máquina e de mineração de dados, dependendo dos fluxos de dados (pipelines). O uso de uma GUI torna o Knime relativamente fácil de aprender.
Na verdade, o Knime conta com uma das GUIs mais populares disponíveis hoje, o Eclipse, que também é usado para suportar um grande número de linguagens de programação, como Java, C / C ++, JavaScript e PHP (entre muitos outros disponíveis através de plug-ins). Ele também se integra bem com Weka e LIBSVM, de modo que a facilidade de uso não vem à perda de funcionalidade.
RapidMiner atende mais às necessidades dos negócios, que o usa para a aprendizagem de máquinas, mineração de dados, mineração de texto, análise analítica e necessidades de análise de negócios. Em contraste com muitos outros produtos, o RapidMiner confia em um modelo cliente / servidor, no qual o servidor aparece como uma opção SAAS (Software-as-a-Service) baseada em nuvem. Isso significa que uma empresa pode testar o ambiente sem fazer um enorme investimento inicial em software ou hardware. RapidMiner funciona com R e Python. Empresas como eBay, Intel, PepsiCo e Kraft Foods atualmente usam o RapidMiner para várias necessidades.
Uma característica distintiva de ambos os produtos é que eles dependem do modelo Extract, Transform, Load (ETL). Neste modelo, o processo primeiro extrai todos os dados necessários de várias fontes, transforma esses dados em um formato comum e, em seguida, carrega os dados transformados em um banco de dados para análise. Você pode encontrar uma descrição sucinta do processo aqui.
