معرفی ابزارهای مشابه یا جایگزین RapidMiner

رپیدماینر

Rapidminer یک پلت فرم منبع باز علم داده است که برای استفاده رایگان در دسترس است و صدها الگوریتم برای آماده سازی داده، یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، متن کاوی و تجزیه و تحلیل پیش بینی ارائه می دهد.

پس از اتمام ایجاد گردش کار و تجزیه و تحلیل داده های خود، می توانید از رپیدماینر برای تجسم نتایج خود استفاده کنید.می تواند به شما در تشخیص الگوها، نقاط پرت و روند در داده های خود کمک کند.

آخرین اما نه کم‌اهمیت، این پلتفرم دارای جامعه فعال و قابل توجهی از کاربران است که همگی مایلند هر زمان که نیاز باشد دست یاری دراز کنند.مجموعه ای از ابزارهای مناسب وجود دارد که مجموعه ای از خدمات مشابه رپیدماینر را ارائه می دهند. مطمئناً انتخاب بهترین از بین تعداد زیادی گیج کننده است.

خوشبختانه، ما لیستی از ابزارهای جایگزین را برای شما فراهم کرده‌ایم که با نیازهای کاری منحصربه‌فرد شما، همراه با ویژگی‌ها، تکمیل شود.

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

۱- ابزار Orange Data Mining

در Orange، اعضای تیم می‌توانند از داده‌های آزمایش و آموزش برای ساخت مدل‌های تحلیلی پیش‌بینی‌کننده استفاده کنند.

این نرم افزار میتواند جایگزین خوبی برای نرم افزار رپیدماینر باشد.

خوشه بندی سلسله مراتبی و مجموعه داده های باغ وحش می تواند توسط کارکنان برای استنتاج روابط فیلوژنتیک استفاده شود.

کاربران می‌توانند داده‌ها را با استفاده از ویژگی جدول محوری جمع‌آوری و تغییر دهند.

به آن‌ها اجازه می‌دهد پروژه‌های تامین‌شده و بدون بودجه را با هم مقایسه کنند و ببینند که شکاف‌ها کجاست.

کاربران می توانند از رابط کاربری گرافیکی برای انجام کاوش داده ها و تجزیه و تحلیل کیفی مبتنی بر نمونه اولیه استفاده کنند.

۲- ابزار SAS Data Mining

معماری پردازش حافظه توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر SAS یکی از جذاب‌ترین ویژگی‌های آن است.

می توان از آن برای کارهایی مانند متن کاوی، بهینه سازی و داده کاوی استفاده کرد.

کار وقت گیر ایجاد مدل ها از طریق داده کاوی با کمک این ابزار را ساده می کند.

بهترین خروجی های ممکن از فرآیند داده کاوی با استفاده از محیط نمودار جریان فرآیند تعاملی و خود مستند سازی ابزار ترسیم می شود.

این نرم افزار میتواند جایگزین خوبی برای نرم افزار رپیدماینر باشد.

معماری پردازش حافظه توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر SAS یکی از جذاب‌ترین ویژگی‌های آن است

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

۳- ابزار Integrate.io

با کمک Integrate.io، شرکت‌ها می‌توانند از فرصت‌های ارائه‌شده توسط داده‌های بزرگ حداکثر استفاده را ببرند.

بدون نیاز به سرمایه‌گذاری در کارکنان مرتبط، سخت‌افزار یا نرم‌افزار، می‌توانند این کار را انجام دهند.

این مجموعه ای جامع از ابزارها برای کنار هم قرار دادن خطوط لوله داده است.

از طریق استفاده از زبان بیان پیچیده، می‌توانید عملیات آماده‌سازی داده‌های پیچیده را انجام دهید.

با کمک Integrate.io، شرکت‌ها می‌توانند از فرصت‌های ارائه‌شده توسط داده‌های بزرگ حداکثر استفاده را ببرند.

۴- ابزار MonkeyLearn

MonkeyLearn یک پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی است که به شما امکان می‌دهد فعالیت‌های تجاری را خودکار کنید .

با تجزیه و تحلیل متون ساعت‌ها در پردازش دستی داده‌ها صرفه‌جویی کنید.

MonkeyLearn یک رابط کاربری گرافیکی ساده ارائه می دهد که از طریق آن کاربران می توانند.

مدل های یادگیری ماشینی را برای تجزیه و تحلیل احساسات، تشخیص موضوع و استخراج کلمات کلیدی بسازند تا طبقه بندی متن سفارشی شده را تولید کنند.

این به توسعه دهندگان در ایجاد استخراج کننده های متن برای بازیابی کلمات کلیدی، ویژگی ها یا اشیاء خاص از یک متن کمک می کند.

MonkeyLearn یک پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی است که به شما امکان می‌دهد فعالیت‌های تجاری را خودکار کنید .

۵- ابزار Oracle Data Mining

طبقه بندی، رگرسیون، پیش بینی، تشخیص ناهنجاری و سایر الگوریتم های داده کاوی همگی گنجانده شده اند.

این نرم‌افزار اختصاصی Oracle است و تیم پشتیبانی فنی آن‌ها برای کمک به شما در راه‌اندازی یک زیرساخت داده‌کاوی در سطح سازمانی حضور خواهند داشت.

اقدامات مشتریان را می‌توان پیش‌بینی کرد، پروفایل‌ها را می‌توان بخش‌بندی کرد، تقلب‌ها را می‌توان کشف کرد.

امیدوارکننده‌ترین سرنخ‌ها را می‌توان با کمک مدل‌های داده کاوی اوراکل مشخص کرد.

۶- ابزار IBM SPSS Modeler

این به دلیل رابط بصری IBM SPSS Modeler امکان پذیر است. یک رابط کاربری بصری کشیدن و رها کردن.

این امکان را برای کاربرانی که مهارت‌های برنامه‌نویسی کمی دارند یا اصلاً ندارند، می‌دهد تا الگوریتم‌های پیچیده را برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی اعمال کنند.

تیم های علم داده قادر به ادغام حجم عظیمی از داده ها از منابع مختلف با استفاده از SPSS Modeler IBM هستند.

سپس ممکن است این داده ها دوباره سازماندهی شوند تا تمایلات و الگوهای پنهان را آشکار کنند.

ک رابط کاربری بصری کشیدن و رها کردن. این امکان را برای کاربرانی که مهارت‌های برنامه‌نویسی کمی دارند یا اصلاً ندارند، می‌دهد تا الگوریتم‌های پیچیده را برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی اعمال کنند.

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

۷- ابزار Weka

این برنامه از چندین کار داده کاوی مانند پیش پردازش، طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی و تجسم پشتیبانی می کند .

این کار را با استفاده از یک رابط گرافیکی انجام می دهد که استفاده از آن را ساده می کند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی داخلی Weka این امکان را برای شما فراهم می‌کند که به سرعت ایده‌های خود را آزمایش کنید .

مدل‌ها را بدون نیاز به نوشتن هیچ کدی به کار بگیرید. این الگوریتم ها برای هر یک از وظایف ذکر شده در بالا در دسترس هستند.

این برنامه از چندین کار داده کاوی مانند پیش پردازش، طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی و تجسم پشتیبانی می کند .

معرفی ابزارهای مشابه یا جایگزین رپیدماینر

۸- ابزار KNIME

داده ها بدون نیاز به کد قابل دسترسی، ترکیب، تجزیه و تحلیل و تجسم هستند.

ابزارها و کتابخانه های دلخواه شما ممکن است در صورت لزوم در پلتفرم ادغام شوند. از آنجایی که این ابزار از اجزای از پیش ساخته شده استفاده می کند.

مدل سازی سریع ممکن است بدون نیاز به وارد کردن یک خط کد انجام شود.

KNIME پلتفرمی است که می تواند اشکال مختلف داده را تجزیه و تحلیل کند و الگوریتم های پیشرفته ای را اعمال کند.

داده ها بدون نیاز به کد قابل دسترسی، ترکیب، تجزیه و تحلیل و تجسم هستند.

۹- ابزار H2O

این نرم افزار از رایج ترین روش های یادگیری ماشین برای کمک به کاربران در ساخت سریع و به کارگیری مدل های یادگیری ماشین پشتیبانی می کند.

حتی اگر کاربران در این زمینه متخصص نباشند.

از آنجایی که از محاسبات توزیع شده در حافظه استفاده می کند و می تواند از طریق یک API که در همه زبان های برنامه نویسی اصلی موجود است.

گنجانده شود، H2O یک ابزار عالی برای انجام تجزیه و تحلیل بر روی مجموعه داده های عظیم است.

این نرم افزار میتواند جایگزین خوبی برای نرم افزار رپیدماینر باشد.

۱۰- ابزار Apache Mahout

خوشه‌بندی داده‌ها، طبقه‌بندی و فیلتر کردن مشارکتی حوزه‌های اصلی تمرکز در اینجا هستند.

جاوا زبان برنامه نویسی است که برای نوشتن Mahout استفاده می شود و همچنین دارای کتابخانه های جاوا است که می تواند عملیات ریاضی مانند جبر خطی و آمار را انجام دهد.

ماهوت در نتیجه تعداد روزافزون ویژگی‌های الگوریتمی که در آپاچی ماهوت گنجانده شده‌اند، به گسترش خود ادامه می‌دهد.