Video: Visualisasi Data Teks dengan Orange 2024
Manusia memiliki waktu yang mengerikan untuk memvisualisasikan data abstrak, dan terkadang keluaran pembelajaran mesin menjadi sangat abstrak. Anda bisa menggunakan alat output grafis sehingga Anda dapat memvisualisasikan bagaimana data benar-benar muncul. Knime dan RapidMiner unggul dalam tugasnya dengan membantu Anda menghasilkan grafik berkualitas tinggi dengan mudah. Penggunaan mereka untuk berbagai jenis tugas penambangan data juga membedakan kedua produk ini dari produk lain.
RapidMiner melayani lebih banyak kebutuhan bisnis, yang menggunakannya untuk pembelajaran mesin, data mining, text mining, analytics prediktif, dan kebutuhan analisis bisnis. Berbeda dengan banyak produk lainnya, RapidMiner mengandalkan model klien / server, di mana server muncul sebagai opsi Perangkat Lunak-as-a-Service (SAAS) berbasis cloud. Ini berarti bahwa bisnis dapat menguji lingkungan tanpa melakukan investasi awal yang besar baik dalam perangkat lunak atau perangkat keras. RapidMiner bekerja dengan baik R dan Python. Perusahaan seperti eBay, Intel, PepsiCo, dan Kraft Foods saat ini menggunakan RapidMiner untuk berbagai kebutuhan.
Karakteristik yang membedakan kedua produk ini adalah bergantung pada model Extract, Transform, Load (ETL). Dalam model ini, proses pertama mengekstrak semua data yang dibutuhkan dari berbagai sumber, mengubah data menjadi format umum, dan kemudian memuat data yang diubah menjadi database untuk analisis. Anda dapat menemukan ikhtisar singkat tentang prosesnya di sini.
