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Rapid-I optimiert den Kundensupport für mobilkom austria: Eingehende Mails werden automatisch kategorisiert und weitergeleitet.

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Neues Release: Rapid-I veröffentlicht die neue Version der führenden Open-Source Data Mining Lösung RapidMiner 4.2

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Zwei Jahre in Folge wählten die KDnuggets Leser RapidMiner zur meistgenutzten Open-Source Lösung.

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RapidMiner Tour
Interactive YALE Tour
Neues Release: RapidMiner 4.0beta2 (YALE)

Neues Release: Am Montag, den 25. Juni 2007 hat Rapid-I die neue Version der Open-Source Software RapidMiner 4.0beta2 (früher YALE) veröffentlicht.

 

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Aus rechtlichen Gründen hat sich Rapid-I entschieden, YALE umzubenennen. Als neuer Name wurde RapidMiner gewählt, weil dieser Name besonders gut zum Unternehmensnamen Rapid-I und zum vorgesehenen Namensschema für die von Rapid-I geplante Produktserie passt. Es ändert sich nur der Name. Alles andere bleibt unverändert. Auch in Zukunft bleibt RapidMiner / YALE quelloffen unter der GNU GPL und für Endanwender kostenlos verfügbar.

Änderungen von RapidMiner 4.0beta zu RapidMiner 4.0beta2

Generelle Verbesserungen:

  • Sinnvolle Vorgaben für die zu optimierenden Parameter einer Parameteroptimierung
  • Alle Weka-Parameter sind nun auch im Anfängermodus zu sehen
  • SVMWeighting unterstützt nun auch Mehrklassenprobleme
  • Entscheidungsbaum-Lerner und Regellerner sowie ihre Visualisierung wurden vollständig überarbeitet
  • Neue Tabellenansicht für die Ergebnisse des ProcessLog-Operators (früher: ExperimentLog)
  • Neue Textansicht für Entscheidungsbäume
  • Neue Textansicht für Kernelmodelle
  • Neue Textansicht für Logistische Regression
  • Anova Kernel zur JMySVM und EvoSVM hinzugefügt
  • Ausgabe von NaiveBayes verbessert
  • Beispielsvisualisierung verbessert

Neue Operatoren:

  • BatchXValidation
  • BatchSlidingWindowValidation
  • AttributeCopy
  • ExampleSetTranspose
  • AssociationRuleGenerator
  • RelevanceTree
  • CHAID
  • Tree2RuleConverter

Bugfixes:

Ein schwerer Fehler, welcher in RapidMiner 4.0beta eingeführt wurde, verhinderte in vielen Fällen die korrekte Ausführung der LibSVM sowie der Weka-Lerner. Dieser und andere Fehler wurden im aktuellen Release behoben, darunter mehrere GUI-Probleme, fehlerhaftes Verhalten des Operators AttributeSubsetPreprocessing und einiger anderer Operatoren.

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