RapidMiner, zuvor YALE ("Yet Another Learning Environment") genannt, ist eine Umgebung für maschinelles Lernen und Data-Mining. Experimente können aus einer großen Zahl von nahezu beliebig schachtelbaren Operatoren erzeugt werden. Der Experimentaufbau wird durch XML beschrieben und mittels einer graphischen Benutzeroberfläche entwickelt. RapidMiner deckt sowohl Forschungs- als auch industrielle und wirtschaftliche Anwendungen ab.
RapidMiner beinhaltet mehr als 400 Operatoren für alle Aufgaben der Wissensentdeckung in Datenbanken, d.h. Operatoren für Ein- und Ausgabe, Datenvorverarbeitung, maschinelles Lernen und Data-Mining. Zusätzlich stehen mehr als 20 Verfahren bereit, auch hoch-dimensionale Daten und Modelle zu visualisieren. Alle Lernverfahren und Attributeevaluatoren der Weka Lernumgebung wurden ebenfalls integriert.
Einige Eigenschaften von RapidMiner sind:
Prozesse der Wissensentdeckung werden als Operatorbäume modelliert Interne XML Repräsentation sichert einen Standard für den Austausch von Data Mining Experimenten Skriptsprache erlaubt automatisiertes large-scale Data Mining Multi-layered data view concept sichert effiziente und transparent Datenhaltung Graphische Benutzeroberfläche sowie Kommandozeilentool.
Plugin und Erweiterungsmechanismus, es existieren bereits einige Plugins, z.B. zur Clusteranalyse Große Anzahl hochdimensionaler Visualisierungen für Daten und Modelle Anwendungen umfassen Text Mining, Multimedia Mining, Feature Engineering, Data Stream Mining und Lernen veränderlicher Konzepte, Entwicklung von Ensemble Methoden und verteiltes Data Mining.
(Quelle: Wikipedia)
