آموزش Rapidminer از صفر تا صد+ نسخه های مختلف و کاربردها

این مقاله تمام اصول اولیه و مفاهیم اصلی را RapidMiner پوشش داده و آموزش می ‌دهد. تا انتها با ما همراه باشید.

RapidMiner چیست؟

RapidMiner یک فریمورک هوش مصنوعی سازمانی یکپارچه است که از فناوری و خدمات هوش مصنوعی برای تأثیر مثبت بر مشاغل استفاده می ‌کند. رپیدماینر به عنوان یک پلتفرم نرم افزاری برای استخراج داده، داده کاوی، یادگیری عمیق ، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده می شود. در واقع RapidMiner یک نسخه آزمایشی رایگان ارائه می دهد تا کاربران بتوانند قابلیت‌ هایش را ارزیابی کنند. این نرم ‌افزار به طور گسترده در برنامه‌ های تجاری و مخصوص کسب و کار و همین طور تحقیق، آموزش، نمونه ‌سازی سریع و توسعه برنامه استفاده می ‌شود. تمام فرآیند های اصلی یادگیری ماشین مثل آماده‌ سازی داده ‌ها، اعتبار سنجی مدل، نمایش مصور و بهینه ‌سازی را می ‌توان با استفاده از رپیدماینر انجام داد.

نسخه های مختلف رپیدماینر

رپیدماینر ابزاری یکپارچه برای انجام کل مراحل کار علم داده از داده‌ کاوی گرفته تا یادگیری ماشین و مدل سازی پیشگویانه است. رپیدماینر محصولات زیادی دارد که برای انجام عملیات مختلف استفاده می ‌شود. که برخی از این محصولات عبارتند از:

RapidMiner Studio

این ابزار یک مدل بصری علم داده است که برای طراحی گردش کار برای تایید مدل‌ هایی که نمونه‌ سازی اولیه را تسریع می ‌کنند، استفاده می‌ شود. با RapidMiner Studio، می ‌توان به داده‌ های ساخت ‌یافته سنتی و داده‌ های بدون ساختار مثل متن، تصاویر و رسانه دسترسی پیدا کرد و آن ها را بارگیری و تجزیه و تحلیل کرد. این ابزار همچنین می ‌تواند اطلاعات را از این نوع داده‌ ها استخراج کرده و داده ‌های بدون ساختار را به ساختار ‌یافته تبدیل کند.

RapidMiner Studio می ‌تواند داده‌ های ساخت ‌یافته را با داده ‌های بدون ساختار ترکیب کند و سپس از تمام داده‌ ها برای تجزیه و تحلیل پیشگویانه استفاده کند. مجموعه بی ‌نظیر قابلیت ‌های مدل‌ سازی و الگوریتم‌ های یادگیری ماشین ‌اش برای یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت ، قابل تغییر و قوی هستند و به آن امکان می ‌دهند تا بر ساخت بهترین مدل ‌های ممکن برای هر موردی تمرکز کند.

آموزش صفر تا صد انواع برنامه نویسی (رایگان)

RapidMiner Studio امکان برآورد دقیق و مناسب عملکرد مدل را فراهم می ‌کند. این نرم ‌افزار یک رویکرد کاملا ماژولار دارد که اجازه نمی ‌دهد اطلاعاتی که در مراحل پیش ‌پردازش استفاده می‌ شود از آموزش مدل به برنامه داخلی مدل درز کند . RapidMiner Studio استفاده از مدل ها را آسان می‌ کند، چه در حال ثبت آن ها در پلتفرم RapidMiner باشید و چه استفاده از مدل ‌های به دست آمده در برنامه های دیگر.

این نرم ‌افزار از انواع زبان‌ های برنامه ‌نویسی پشتیبانی می ‌کند و موارد کاربردی علم داده که آسان هم نیستند را بدون استفاده از هیچ برنامه نرم‌ افزاری پوشش می ‌دهد. جدا از ارائه عملکرد های مختلف داده و ساخت مدل، استودیو رپیدماینر مجموعه عملیات کنترل فرآیندی دارد که به شما امکان می ‌دهد تا فرآیند هایی ایجاد کنید که مثل برنامه ‌ها برای انجام وظایف حلقه، فرا خوانی منابع سیستم و جریان‌ های شاخه ‌ای عمل می ‌کنند.

RapidMiner Auto Model

Auto Model یک نسخه پیشرفته از RapidMiner Studio است که روند ساخت و تایید مدل‌ های داده را بهبود می‌ دهد. شما می‌ توانید فرآیند ها را سفارشی کنید و آن ها را بر اساس نیازتان در محصول بگنجانید . عمدتا سه نوع مشکل را می ‌توان با مدل خودکار حل کرد: پیش ‌بینی، خوشه‌ بندی و نقاط پرت.

با پیش ‌بینی، مسائل طبقه ‌بندی و رگرسیون قابل حل است. مدل خودکار امکان ارزیابی داده‌ ها را برای تان فراهم می ‌کند، مدل‌ های مربوطه را برای حل مسئله ارائه می ‌دهد و بعد از تکمیل محاسبات ، نتایج این مدل ‌ها را با هم مقایسه می‌ کند. مدل خودکار نه تنها به تولید نتایج دقیق کمک می‌ کند، بلکه به شما کمک می ‌کند تا نتایجی که برای مدل‌ های یادگیری عمیق حاصل می شوند و درک منطق درونی در آن ‌ها بسیار دشوار است را تجزیه و تحلیل کنید . Auto Model را می ‌توان به عنوان یک نما در Rapidminer Studio، در کنار نمایResults ، نمای Design و Turbo Prep مشاهده کرد.

RapidMiner Turbo Prep

آماده ‌سازی داده ‌ها زمان ‌بر است به همین دلیل RapidMiner Turbo Prep به گونه ‌ای طراحی شده است که آماده ‌سازی داده‌ ها را بسیار آسان تر می ‌کند. این ابزار رابط کاربری دارد که به واسطه آن داده ‌‌های شما همیشه در معرض دید هستند، یعنی شما می‌ توانید تغییرات را مرحله به مرحله پیش ببرید و فورا نتایج را در کنار طیف گسترده ‌ای از توابع جانبی برای آماده‌ سازی داده‌ ها برای ساخت مدل یا ارائه مشاهده کنید.

Turbo Prep برای این که یک کار را دو بار انجام ندهد ، یک فرآیند RapidMiner را در پس ‌زمینه ایجاد می‌ کند. داشتن داده‌ های منسجم و مفید برای تهیه مدل‌ های داده مهم است . Turbo Prep تضمین می‌ کند که همه داده ‌های مهم را با هم جمع و داده‌ های بی ارزش حذف شوند. به علاوه داده ‌های باقی مانده را به صورت یک فرمت در می‌ آورد و نتیجه را ارائه می ‌دهد.

بعد از آماده ‌سازی داده‌ ها، می‌ توانید کار های دیگری را هم با این ابزار انجام بدهید:

• Model: داده‌های تان را به Auto Model ارسال کنید تا به شما در ساخت یک مدل کمک کند !
• Charts: داده‌های تان را با استفاده از نمودار های مختلف نمایش دهید.
• Process : مراحل آماده ‌سازی داده را برای استفاده در آینده به عنوان یک فرآیند RapidMiner ذخیره کنید.
• History : به تاریخچه آماده ‌سازی داده‌ ها نگاه کنید، به مرحله قبلی برگردید و تغییرات مطلوب را ایجاد کنید.
• Export: داده‌های تان را در یک فایل یا در مخزن RapidMiner ذخیره کنید.

RapidMiner Go

RapidMiner Go یک AutoML است که برای همه از جمله متخصصان این حوزه، کاربران تجاری و تحلیل گران ساخته شده است تا علم داده را در دسترس ‌تر کند. شما با این ابزار می ‌توانید داده‌های تان را به راحتی کاوش و پتانسیل یادگیری ماشین را برای کمک به حل یک مشکل جدید ارزیابی کنید . این نرم ‌افزار به شما کمک می‌ کند تا داده‌ های مورد نیاز و مدل‌ های داده ‌ای که برای ایجاد اطلاعات تأثیر گذار ضروری هستند را ارزیابی کنید.

حالا می ‌‌توانید یک مدل یادگیری ماشینی و یک مورد تجاری کامل را در عرض چند دقیقه ارائه دهید، مدل تان را برای سود و افزایش بازدهی اطلاعات سرمایه بهینه و کل تیم تجزیه و تحلیل را کارآمد تر کنید. RapidMiner Go به شما کمک می ‌کند تا مدل ‌های مختلف را از طریق یک سری نمودار و تصاویر درک و مدل‌های تان را به راحتی وارد مرحله تولید کنید.

RapidMiner Server

RapidMiner Server یک سرور کاربردی عملکرد بهینه شده است که در آن می ‌توانید فرآیند های تحلیلی را برنامه ‌ریزی و اجرا کنید و به سرعت نتایج را ارائه بدهید. این ابزار به طور یک پارچه با RapidMiner Studio و سایر منابع داده سازمانی ادغام می ‌شود تا به طور منظم فرآیند ها را برای این که بتوانند تغییرات منابع داده خارجی را منعکس کنند ، به روز کند . در RapidMiner Server، مدیریت نسخه و مخازن مشترک به همکاری، ایجاد برنامه ‌های تعاملی و تصویر سازی نتایج به صورت محلی یا از راه دور با استفاده از نمودار ها و نقشه‌ های HTML5 کمک می ‌کند.

اجزای اصلی برای پیکر بندی سرور RapidMiner عبارتند از :

• RapidMiner Studio
• RapidMiner Server
• RapidMiner Job Agent
• RapidMiner Job Container
• مخزن RapidMiner Server
• منابع داده
• پایگاه داده عملیات

RapidMiner Radoop

RapidMiner Radoop برای حذف پیچیدگی علم داده در Hadoop و Spark طراحی شده است. در حال حاضر هم کد نویسی یادگیری ماشین برای Hadoop & Spark و ایجاد مدل‌ های پیشگویانه با کمک طراح گردش کار بصری RapidMiner Studio بسیار آسان است . همچنین بدون نیاز به کدنویسی در Spark می ‌توانید مدل های پیشگویانه را در Hadoop بسازید و اجرا کنید .RapidMiner SparkRM به منظور اجرای جریان‌ های پردازش داده در RapidMiner Studio به موازات داخل Hadoop است.

Radoop کمک می‌کند تا در اکوسیستم Hadoop حداکثر بهره را ببرید ، یعنی بتوانید:

• از کد های SparkR، PySpark، Pig و HiveQL موجود مجدد استفاده کنید.
• ریسک را به حداقل برسانید و مقررات نظارتی را با پشتیبانی داخلی Apache Sentry و Apache Ranger اجرا کنید.
• از رمزگذاری HDFS برای مطابقت با سیاست های امنیتی داده‌ ها استفاده کنید .

حتما دانلود کنید: آموزش هوش مصنوعی از صفر تا صد+ PDF

ویدیوی آموزشی RapidMiner (داده کاوی با رپید ماینر)

آکادمی داده کاوی فرابر:

آموزش هوش تجاری از صفر تا صد با 30 درس (و 10 نکته تقویت)

کلام پایانی

محصولات و ویژگی ‌های رپیدماینر یک پیشرفت در علم داده به حساب می ‌آید. قابلیت های قدرتمندی را با یک رابط کاربر پسند برای کاربران فراهم می‌ کند تا بتوانند در حین کار با داده‌ ها از ابتدا عملکردی سازنده داشته باشند. بنابراین، هر یک از اجزای قوی ابزار عملکرد آسانی دارند. مجموعه ‌ای از ابزار ها در اختیار کاربران قرار می ‌گیرد که می ‌توانند حتی از داده‌ های نامربوط، نامرتب و بی فایده با ایجاد گردش کار و مدل ‌های داده استفاده کنند. این کار را می ‌توان با توانمند ساختن کاربران و تیم آن ها برای سر و سامان دادن به داده ‌ها به روشی آسان انجام داد تا درک کنند.

رپیدماینر برای انجام عملکرد های مرتبط با علم داده، محصولاتی را ارائه می ‌دهد که می ‌توان از آن ها برای ساده کردن دسترسی به داده ها و مدیریت آن استفاده کرد تا بارگذاری، ارزیابی و دسترسی به همه داده ‌ها مثل متون و تصاویر برای کاربران آسان شود . سپس می توان از خروجی پردازش ‌شده برای گرفتن تصمیمات معقولی که برای شما و سازمان تان مناسب باشند، استفاده کرد.