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Les humains ont du mal à visualiser des données abstraites, et parfois les résultats de l'apprentissage automatique deviennent extrêmement abstraits. Vous pouvez utiliser un outil de sortie graphique pour visualiser la manière dont les données apparaissent réellement. Knime et RapidMiner excellent dans cette tâche en vous aidant à produire facilement des graphiques de haute qualité. Leur utilisation pour divers types de tâches d'exploration de données distingue également ces deux produits d'autres produits.
L'industrie pharmaceutique mise énormément sur Knime pour réaliser des tâches d'apprentissage automatique et d'exploration de données en s'appuyant sur des flux de données (pipelines). L'utilisation d'une interface graphique rend Knime relativement facile à apprendre.
En fait, Knime s'appuie sur l'une des interfaces graphiques les plus populaires actuellement disponibles, Eclipse, qui est également utilisée pour prendre en charge un grand nombre de langages de programmation, tels que Java, C / C ++, JavaScript et PHP (parmi beaucoup d'autres disponibles). à travers des plug-ins). Il s'intègre également bien avec Weka et LIBSVM, donc la facilité d'utilisation ne vient pas à la perte de fonctionnalité.
RapidMiner répond davantage aux besoins des entreprises, qui l'utilisent pour l'apprentissage automatique, l'exploration de données, l'exploration de texte, l'analyse prédictive et les besoins d'analyse métier. Contrairement à de nombreux autres produits, RapidMiner s'appuie sur un modèle client / serveur, dans lequel le serveur apparaît comme une option SAAS (Software-as-a-Service) basée sur le cloud. Cela signifie qu'une entreprise peut tester l'environnement sans faire un énorme investissement initial dans le logiciel ou le matériel. RapidMiner fonctionne avec R et Python. Des entreprises comme eBay, Intel, PepsiCo et Kraft Foods utilisent actuellement RapidMiner pour divers besoins.
Une caractéristique distinctive de ces deux produits est qu'ils s'appuient sur le modèle Extract, Transform, Load (ETL). Dans ce modèle, le processus extrait d'abord toutes les données nécessaires de diverses sources, transforme ces données dans un format commun, puis charge les données transformées dans une base de données pour analyse. Vous pouvez trouver un aperçu succinct du processus ici.
