ign="justify"> Система написана на мові Java і розповсюджується під ліцензією AGPL Version 3. До всіх основних функцій є доступ через Java API і версія програми для командного рядка (а не тільки через загальний користувальницький інтерфейс). p align="justify"> Додатками RapidMiner а можуть бути як дослідні (модельні), так і прикладні (реальні) завдання інтелектуального аналізу даних, включаючи аналіз тексту (text mining), аналіз мультимедіа (multimedia mining), аналіз потоків даних (data stream mining).
Функціональні можливості:
ВЁ RapidMiner надає більше 400 операторів для всіх найбільш відомих методів машинного навчання:
. Оператори навчання по прецедентах (machine learning algorithms), в яких реалізовані алгоритми класифікації, регресії, кластеризації та пошуку асоціацій, а також мета-алгоритми (типу бустінга).
2. Оператори системи WEKA.
. Оператори предобработки (діскрітізація, фільтрація, заповнення пропусків, зменшення розмірності і т.д.);
. Оператори роботи з ознаками (селекція та генерація ознак);
. Мета-оператори (наприклад, оператор оптимізації за кількома параметрами);
. Оператори оцінки якості (ковзний контроль і т.д.);
. Оператори візуалізації (це В«коникВ» системи, оскільки способів візуалізації досить багато і всі графіки виглядають дуже ефектно);
. Оператори завантаження і збереження даних (включаючи роботу із спеціальними форматами: arff, C4.5, csv, bibtex, бази даних і т.д.).
ВЁ Є вбудований мова сценаріїв, що дозволяє виконувати масивні серії експериментів;
ВЁ Концепція багаторівневого представлення даних (multi-layered data view) забезпечує ефективну і прозору роботу з даними;
ВЁ Графічна підсистема забезпечує багатовимірну візуалізацію даних і моделей;
ВЁ Мається покроковий підручник, що включає популярний вступ в машинне навчання та інтелектуальний аналіз даних;
ВЁ Є багаті можливості по додаванню в систему своїх операторів.
Реалізація та технології:
ВЁ Програмне забезпечення написано цілком на Java, тому працює у всіх основних операційних системах;
ВЁ Для пре...
