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"I have encountered various learning environments, but none so broad, powerful, and easy-to-use as RapidMiner / YALE. Many of us who are not skilled in programming are thankful."

Roberto E. Ferrer, Venezuela
 
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Erweiterungen und Plugins

RapidMiner (früher YALE) bietet einen simplen Mechanismus für eigene Erweiterungen und sogar ganze Plugins. Auf diese Weise ist es einfach möglich, neue Operatoren zu integrieren und RapidMiner an Ihre persönlichen Bedürfnisse anzupassen. RapisMiner kann ohne graphische Benutzeroberfläche eingesetzt werden (Kommandozeilenvariante). Darüber hinaus erlaubt eine saubere Java-Schnittstelle (API) die Verwendung einzelner Operatoren oder vollständiger Data Mining Prozesse direkt aus Ihren Java Anwendungen heraus. Diese Fähigkeiten verwandeln RapidMiner in eine vollständige Data Mining Bibliothek oder auch in einen Interpreter für komplexe Data Mining Aufgaben.

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Text Plugin
Das Text Plugin basiert auf einer eine flexiblen Java Bibliothek für statistische Modellierungen natürlicher Sprache (Word Vector Tool, WVTool). Insbesondere die Erzeugung von Repräsentation auf Basis von Wortvektoren (jedes Dokument ist durch die Worte repräsentiert, die es enthält) wird unterstützt. Dieses Wortvektormodell ist der Ausgangspunkt zahlreicher Textanalyseaufgaben, darunter Web Mining, Textklassifikation oder Information Retrieval. Image
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Value Series Plugin
Die Klassifikation hochdimensionaler Daten wie Zeitreihen erfordert oftmals die effiziente Extraktion aussagekräftiger Variablen aus den Daten. Dieses Plugin bietet durch die Kombination von Basismethoden prinzipiell sämtliche heute bekannten Verfahren für die Merkmalsextraktion aus Reihendaten. Eine Besonderheit ist darüber hinaus die vollständig automatisierte Extraktion mit Hilfe genetischer Programmierung. Image
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Data Stream Plugin
Das Data Stream Plugin für RapidMiner (vormals YALE) bietet Operatoren um Datenströme aus einer oder mehreren Datenquellen zu simulieren, um zeitlich veränderliche Zielkonzepte zu simulieren und um reale oder simulierte zeitlich veränderliche Zielkonzepte aus Datenströmen zu lernen. Dies kann genutzt werden, um Phänomene wie Concept Drift zu bearbeiten, d.h. die Änderungen der zu lernenden Konzepte im Verlauf der Zeit. Image
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