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Gli esseri umani hanno un tempo terribile per visualizzare dati astratti e talvolta l'output di apprendimento automatico diventa estremamente astratto. È possibile utilizzare uno strumento di output grafico in modo da poter visualizzare l'effettiva visualizzazione dei dati. Knime e RapidMiner eccellono nel compito aiutandoti a produrre facilmente grafica di alta qualità. Il loro uso per vari tipi di attività di data mining distingue entrambi questi prodotti da altri prodotti.
L'industria farmaceutica fa molto affidamento su Knime per eseguire attività di machine learning e data mining facendo affidamento sui flussi di dati (pipeline). L'uso di una GUI rende Knime relativamente facile da imparare.
Infatti, Knime si basa su una delle più popolari interfacce grafiche disponibili oggi, Eclipse, che viene anche utilizzata per supportare un gran numero di linguaggi di programmazione, come Java, C / C ++, JavaScript e PHP (tra molti altri disponibili tramite plug-in). Si integra bene anche con Weka e LIBSVM, quindi la facilità d'uso non è dovuta alla perdita di funzionalità.
RapidMiner si rivolge di più alle esigenze del business, che lo utilizza per l'apprendimento automatico, il data mining, il text mining, l'analisi predittiva e le esigenze di business analytics. A differenza di molti altri prodotti, RapidMiner si basa su un modello client / server, in cui il server appare come un'opzione SAAS (Software-as-a-Service) basata su cloud. Ciò significa che un'azienda può testare l'ambiente senza fare un enorme investimento iniziale in software o hardware. RapidMiner funziona con R e Python. Aziende come eBay, Intel, PepsiCo e Kraft Foods utilizzano attualmente RapidMiner per varie esigenze.
Una caratteristica distintiva di entrambi questi prodotti è che si basano sul modello Extract, Transform, Load (ETL). In questo modello, il processo estrae innanzitutto tutti i dati necessari da varie fonti, trasforma tali dati in un formato comune e quindi carica i dati trasformati in un database per l'analisi. Qui puoi trovare una breve panoramica del processo.
