کاظم تقندیکی
استاد دانشگاه و مجری پروژه های علم داده (داده کاوی، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و ...)

معرفی نرم افزار RapidMiner | رپیدماینر

RapidMiner یک پلت فرم یا نرم افزار علم داده | Data Science است که توسط شرکتی به همین نام توسعه یافته است و دارای یک محیطی یکپارچه برای آماده سازی داده ها | Data pre-processing، یادگیری ماشین | Machine Learning، یادگیری عمیق | Deep Learning، متن کاوی | Text Mining و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده | Predictive analytics می باشد که در ادامه هر یک توضیح داده شده اند. از ابزار RapidMiner در کاربردهای تجاری و همچنین برای تحقیق، آموزش، نمونه سازی سریع و توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی استفاده می شود.

دوره های شبکه، برنامه نویسی، مجازی سازی، امنیت، نفوذ و ... با برترین های ایران

نرم افزار رپیدماینر | RapidMiner چیست ؟

1. آماده سازی داده ها | Data Preprocessing : به فرآیندی گفته می شود که دانشمند داده | Data Scientist به دنبال بهبود کمی و کیفی داده های اولیه می باشد تا آن ها را از وجود داده های هرز، نویزی و پرت پاک سازد.

2. یادگیری ماشین | Machine Learning : به فرآیندی گفته می شود که دانشمند علم داده با آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین به کامپیوتر، فرآیند تحلیل و پیش بینی را به کامپیوترها می سپارد. فاز یادگیری ماشین بعد از مرحله آماده سازی داده ها صورت می گیرد. در دوره های پیشنهادی زیر تمام الگوریتم های آماده سازی و یادگیری ماشین آموزش داده شده است.

3. یادگیری عمیق | Deep Learning : یادگیری عمیق (همچنین به عنوان یادگیری ساختار یافته عمیق شناخته می شود) بخشی از یک خانواده گسترده تر از روش های یادگیری ماشینی مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی است.

4. متن کاوی | Text Mining : به فرآیندی گفته می شود که داده های تحت تحلیل، دیگر ساختاریافته نیستند، بلکه به صورت ناساختاریافته و در قالب متن می باشد و متخصص علم داده با الگوریتم های پردازش زبان طبیعی | NLP به دنبال استخراج دانش مفید از متن می باشد.

5. تجزیه و تحلیل پیش بینی کنند : تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده شامل انواع تکنیک‌های آماری از داده‌کاوی، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، و یادگیری ماشین است که واقعیت‌های کنونی و تاریخی را برای پیش‌بینی رویدادهای آینده یا در غیر این صورت ناشناخته تحلیل می‌کند. در دوره های پیشنهادی زیر تمام الگوریتم های تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده آموزش داده شده است.

شکل : محیط کاری و جذاب ابزار RapidMiner

آموزش rapidminer


تعریفی دیگری از نرم افزار RapidMiner

نرم افزار RapidMiner یک ابزار داده کاوی و یادگیری ماشین قدرتمند است که همه چیز را از داده کاوی گرفته تا استقرار مدل و عملیات مدل را مهیاء می سازد. مهمترین مزیت پلتفرم رپیدماینر ارائه همه قابلیت‌های آماده‌سازی داده و یادگیری ماشین مورد نیاز برای تحلیل داده های یک سازمان می باشد. نرم افزار وکا | WEKA یکی دیگر از نرم افزارهای یادگیری ماشین می باشد که دوره آن به صورت کامل در وب سایت توسینسو منتشر شده است. برای تهیه دوره آموزشی نرم افزار وکا | WEKA می توانید از لینک زیر استفاده کنید.

تاریخچه نرم افزار RapidMiner

نسخه اولیه نرم افزار RapidMiner، قبلاً تحت عنوان YALE شناخته می شد که توسعه آن در سال 2001 توسط رالف کلینکنبرگ، اینگو میرسوا و سیمون فیشر در واحد هوش مصنوعی دانشگاه فنی دورتموند اغاز گردید، در سال 2006، توسعه آن به شرکت Rapid-I، واگذار گردید. این شرک توسط Ingo Mierswa و Ralf Klinkenberg تأسیس شده بود. در نهایت سال 2007 نام نرم افزار از YALE به RapidMiner تغییر یافت.

شرکت رپیدماینر نسخه های مختلفی از این ابزار را ارائه کرده است، منظور ما از نرم افزار RapidMiner، نسخه RapidMiner Studio می باشد.

محیط کاری نرم افزار RapidMiner

محیط کاری نرم افزار RapidMiner که در بالا نمایش داده شده است، دارای چند بخش و پنل کلیدی بوده که در ادامه به بررسی هر یک می پردازیم

  • بخش Repository | مخزن داده ها: در این بخش فرایندهای کاری کاربر که در محیط RapidMiner توسعه داده شده اند ذخیره می شود، همچنین داده هایی که کاربر به منظور تحلیل در محیط RapidMiner ایمپورت می کند در این بخش قرار می گیرد.
  • بخش Operators | عملوندها : در این بخش الگوریتم های یادگیری ماشین، پردازش متن و ... در قالب عملوند قرار گرفته اند و تنها با یک درگ اند دراپ می تواند در فرایند تحلیلی نرم افزار استفاده گردند.
  • بخش Parameters | تنظیمات : در این بخش تنظیمات هر یک از عملوندها نمایش داده می شود و متخصص علم داده می توانند آن ها را تغیر دهد.
  • بخش Help | راهنما : در این بخش مستندات اموزشی هر یک از عملوندها برای کاربر نمایش داده می شود.
  • بخش Process | فرآیندها : کاربر عملوندهای خود را در این محیط درگ کرده تا بتواند مسئله خود را در قالب دنباله ای از عملوندها پیاده سازی کند.

آیا RapidMiner برای عملیات داده کاوی و یادگیری ماشین مناسب است؟

بله 100 درصد، نرم افزار RapidMiner یک نقطه شروع بسیار مناسب برای تحلیل، مصورسازی و پیش بینی داده های سازمانی می باشد. استفاده از آن بسیار آسان است و دارای قابلیت خود توضیحی است. همچنین دارای الگوریتم های از پیش ساخته شده عالی است که در تحلیل و پیش بینی نتایج به متخصصین علم داده کمک فراوانی می کند.

حداقل سیستم مورد نیاز برای نصب نرم افزار RapidMiner

  • پردازنده دو هسته ای با سرعت 2 گیگاهرتز
  •  4 گیگ رم
  • بیش از 10 گیگ فضای دیسک رایگان (فایل سیستم باید از UTF-8 پشتیبانی کند)

مژده : به زودی دوره آموزشی جامع نرم افزار RapidMiner توسط نویسنده این مطلب در وب سایت توسینسو ارائه خواهد شد.


کاظم تقندیکی
کاظم تقندیکی

استاد دانشگاه و مجری پروژه های علم داده (داده کاوی، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و ...)

استاد دانشگاه، فعال در حوزه های علم داده، يادگيري ماشين، داده کاوی، بازیابی اطلاعات، متن کاوی و پایگاه داده ها با بیش از صد ساعت تدریس آنلاین و صدها پروژه موفق در حوزه علم داده

نظرات