معرفی نرم افزار RapidMiner رپیدماینر
RapidMiner یک پلتفرم یا نرم افزار علم داده است که توسط شرکتی به همین نام توسعه یافته است و دارای یک محیط یکپارچه برای آماده سازی داده ها، یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، متن کاوی و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده است که در ادامه به توضیح هر کدام می پردازیم. RapidMiner در برنامه های تجاری و همچنین برای تحقیق، آموزش، نمونه سازی سریع و توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی استفاده می شود.
نرم افزار رپیدماینر | RapidMiner چیست ؟
- پیش پردازش داده ها (Data Preprocessing): فرآیندی که توسط آن یک دانشمند داده به دنبال بهبود کمیت و کیفیت داده های خام برای حذف ناخواسته، نویز و موارد پرت است.
- یادگیری ماشینی (Machine Learning): فرآیندی که طی آن یک دانشمند داده فرآیند تحلیل و پیش بینی را با آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین به رایانه ها به رایانه ها واگذار می کند. مرحله یادگیری ماشینی پس از مرحله آماده سازی داده ها رخ می دهد.
- یادگیری عمیق (Deep Learning): یادگیری عمیق (همچنین به عنوان یادگیری ساختار یافته عمیق نیز شناخته می شود) بخشی از یک خانواده گسترده تر از روش های یادگیری ماشینی مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی است.
- متن کاوی (Text Mining): فرآیندی که در آن داده های مورد تجزیه و تحلیل دیگر ساختاری ندارند، بلکه ساختاری ندارند و به شکل متن هستند و دانشمند داده به دنبال استخراج دانش مفید از متن با الگوریتم های پردازش زبان طبیعی است.
- تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: تجزیه و تحلیل پیش بینی شامل انواع تکنیک های آماری از داده کاوی، مدل سازی پیش بینی کننده و یادگیری ماشینی است که واقعیت های فعلی و تاریخی را برای پیش بینی رویدادهای آینده یا در غیر این صورت ناشناخته تجزیه و تحلیل می کند.
تاریخچه RapidMiner
نسخه اولیه RapidMiner که قبلا با نام YALE شناخته می شد، در سال 2001 توسط رالف کلینکنبرگ، اینگو میرسوا و سایمون فیشر در واحد هوش مصنوعی دانشگاه فنی دورتموند توسعه یافت. در سال 2006، توسعه آن به Rapid-I منتقل شد. این شرکت توسط Ingo Mierswa و Ralf Klinkenberg تاسیس شد. سرانجام در سال 2007 نام نرم افزار از YALE به RapidMiner تغییر یافت.
RapidMiner نسخه های مختلفی از این ابزار را ارائه کرده است که منظور از RapidMiner نسخه RapidMiner Studio است.
محیط کاری نرم افزار RapidMiner
فضای کاری نرم افزار RapidMiner که در بالا نشان داده شده است دارای چندین بخش و پنل کلیدی است که در ادامه به بررسی هر کدام می پردازیم.
- بخش Repository مخزن داده ها: این بخش فرآیندهای کاری کاربر توسعه یافته در محیط RapidMiner و همچنین داده هایی که کاربر برای تجزیه و تحلیل در محیط RapidMiner وارد می کند را ذخیره می کند.
- بخش Operators عملوندها : در این قسمت الگوریتم های یادگیری ماشینی، پردازش متن و … در قالب عملوند قرار می گیرند و تنها با کشیدن و رها کردن در فرآیند تحلیلی نرم افزار قابل استفاده هستند.
- بخش Parameters پارامترها : در این قسمت تنظیمات هر عملوند نمایش داده می شود و دانشمندان داده می توانند آن ها را تغییر دهند.
- بخش Help راهنما : در این قسمت مستندات آموزشی هر عملوند به کاربر نمایش داده می شود.
- بخش Process فرآیندها : کاربر عملوندهای خود را به این محیط می کشد تا بتواند مشکل خود را در قالب دنباله ای از عملوندها پیاده سازی 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)
نسخه های RapidMiner
RapidMiner یک ابزار یکپارچه برای انجام کل گردش کار علم داده از داده کاوی گرفته تا یادگیری ماشین و مدل سازی پیش بینی است. RapidMiner محصولات زیادی دارد که برای انجام عملیات های مختلف استفاده می شود. برخی از این محصولات عبارتند از:
استودیو RapidMiner
این ابزار یک مدل علم داده بصری است که برای طراحی گردش کار برای اعتبارسنجی مدل استفاده می شود که نمونه سازی را تسریع می کند. با RapidMiner Studio، می‌توانید به داده‌های ساختاری سنتی و داده‌های بدون ساختار مانند متن، تصاویر و رسانه دسترسی داشته باشید، بارگیری و تجزیه و تحلیل کنید. این ابزار همچنین می تواند اطلاعات را از این نوع داده ها استخراج کرده و داده های بدون ساختار را به داده های ساختاریافته تبدیل کند.
RapidMiner Studio می‌تواند داده‌های ساخت‌یافته را با داده‌های بدون ساختار ترکیب کند و سپس از تمام داده‌ها برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده استفاده کند. مجموعه منحصربه‌فرد از قابلیت‌های مدل‌سازی و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، مقیاس‌پذیر و قوی هستند و به آن اجازه می‌دهند تا بر ساخت بهترین مدل‌های ممکن برای هر مورد تمرکز کند.
RapidMiner Studio تخمین دقیق و مناسب عملکرد مدل را امکان پذیر می کند. این نرم افزار یک رویکرد کاملا ماژولار دارد که اجازه نمی دهد اطلاعات مورد استفاده در مراحل پیش پردازش از آموزش مدل به برنامه داخلی مدل نشت کند. RapidMiner Studio استفاده از مدل‌ها را آسان می‌کند، چه در حال ثبت آنها در پلتفرم RapidMiner یا استفاده از مدل‌های به‌دست‌آمده در برنامه‌های کاربردی دیگر.
این نرم افزار از انواع زبان های برنامه نویسی پشتیبانی می کند و موارد دشوار استفاده از علم داده را بدون استفاده از هیچ برنامه نرم افزاری پوشش می دهد. جدا از ارائه عملکردهای مختلف داده و ساخت مدل، استودیو RapidMiner دارای مجموعه ای از عملیات کنترل فرآیند است که به شما امکان می دهد فرآیندهایی را ایجاد کنید که مانند برنامه هایی برای انجام وظایف حلقه، فراخوانی منابع سیستم و جریان های شاخه عمل می کنند.
مدل خودکار RapidMiner
Auto Model یک نسخه پیشرفته از RapidMiner Studio است که روند ساخت و اعتبارسنجی مدل های داده را بهبود می بخشد. شما می توانید فرآیندها را سفارشی کنید و بر اساس نیاز خود در محصول بگنجانید. عمدتاً سه نوع مشکل را می‌توان با مدل خودکار حل کرد: پیش‌بینی، خوشه‌بندی و نقاط پرت.
با پیش بینی، طبقه بندی و مشکلات رگرسیون قابل حل است. Auto Model به شما امکان می دهد داده ها را ارزیابی کنید، مدل های مربوطه را برای حل مشکل ارائه دهید و پس از تکمیل محاسبات، نتایج این مدل ها را با هم مقایسه کنید. مدل خودکار نه تنها به تولید نتایج دقیق کمک می کند، بلکه به شما کمک می کند تا نتایجی را که درک آن برای مدل های یادگیری عمیق دشوار است، تجزیه و تحلیل کنید. Auto Model را می توان به عنوان یک نما در Rapidminer Studio، در کنار نمای Results، نمای طراحی و Turbo Prep مشاهده کرد.
RapidMiner Turbo Prep
آماده سازی داده ها زمان بر است، به همین دلیل است که RapidMiner Turbo Prep طوری طراحی شده است که آماده سازی داده ها را بسیار آسان تر می کند. این ابزار دارای یک رابط کاربری است که داده های شما را همیشه در معرض دید قرار می دهد، به این معنی که می توانید تغییرات را مرحله به مرحله انجام دهید و نتایج را بلافاصله مشاهده کنید، همراه با طیف گسترده ای از عملکردهای جانبی برای آماده سازی داده ها برای ساخت مدل یا ارائه.
Turbo Prep یک فرآیند RapidMiner را در پس‌زمینه ایجاد می‌کند تا از انجام یک کار مشابه خودداری کند. داشتن داده های منسجم و مفید برای ساخت مدل های داده مهم است. Turbo Prep تضمین می کند که تمام داده های مهم با هم جمع شده و داده های بی فایده حذف می شوند. همچنین داده های باقیمانده را قالب بندی کرده و نتایج را ارائه می دهد.
پس از آماده سازی داده های خود، می توانید کارهای دیگری را با این ابزار انجام دهید:
- مدل: داده های خود را به Auto Model ارسال کنید تا به شما در ساخت یک مدل کمک کند!
- نمودارها: داده های خود را با استفاده از نمودارهای مختلف نمایش دهید.
- فرآیند: مراحل آماده سازی داده ها را به عنوان یک فرآیند RapidMiner برای استفاده در آینده ذخیره کنید.
- تاریخچه: تاریخچه آماده سازی داده ها را مشاهده کنید، به مرحله قبلی برگردید و تغییرات دلخواه را اعمال کنید.
- صادرات: داده های خود را در یک فایل یا در مخزن RapidMiner ذخیره کنید.
RapidMiner Go
RapidMiner Go یک ابزار AutoML است که برای همه از جمله دانشمندان داده، کاربران تجاری و تحلیلگران ساخته شده است تا علم داده را در دسترس‌تر کند. با استفاده از این ابزار، می توانید به راحتی داده های خود را کاوش کرده و پتانسیل یادگیری ماشین را برای کمک به حل یک مشکل جدید ارزیابی کنید. این نرم افزار به شما کمک می کند تا نیازهای داده و مدل های داده ای را که برای ایجاد بینش تاثیرگذار ضروری هستند، ارزیابی کنید.
اکنون می توانید یک مدل یادگیری ماشینی و یک مورد تجاری کامل را در عرض چند دقیقه ارائه دهید، مدل خود را برای سود و افزایش بازگشت سرمایه بهینه کنید و کل تیم تجزیه و تحلیل خود را کارآمدتر کنید. RapidMiner Go به شما کمک می کند مدل های مختلف را از طریق یک سری نمودارها و تصاویر درک کنید و مدل های خود را به راحتی وارد مرحله تولید کنید.
سرور RapidMiner
RapidMiner Server یک سرور کاربردی بهینه سازی شده برای عملکرد است که در آن می توانید فرآیندهای تجزیه و تحلیل را برنامه ریزی و اجرا کنید و نتایج را به سرعت ارائه دهید. این ابزار به طور یکپارچه با RapidMiner Studio و دیگر منابع داده سازمانی ادغام می شود تا به طور منظم فرآیندها را برای منعکس کردن تغییرات در منابع داده خارجی به روز کند. در سرور RapidMiner، مدیریت نسخه و مخازن مشترک به همکاری، ایجاد برنامه های کاربردی تعاملی و تجسم نتایج به صورت محلی یا از راه دور با استفاده از نمودارها و نقشه های HTML5 کمک می کند.
اجزای اصلی برای پیکربندی 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. اکنون کدگذاری یادگیری ماشین برای Hadoop & Spark و ساخت مدل های پیش بینی با کمک طراح گردش کار بصری RapidMiner Studio آسان است. همچنین می توانید مدل های پیش بینی را در Hadoop بدون کدنویسی در Spark بسازید و اجرا کنید. RapidMiner SparkRM برای اجرای جریان های پردازش داده در RapidMiner Studio به صورت موازی در داخل Hadoop طراحی شده است.
Radoop به شما کمک می کند از اکوسیستم Hadoop بیشترین بهره را ببرید، به این معنی که می توانید:
- استفاده مجدد از کدهای SparkR، PySpark، Pig و HiveQL موجود.
- خطر را به حداقل برسانید و انطباق قانونی را با پشتیبانی داخلی برای Apache Sentry و Apache Ranger اعمال کنید.
- از رمزگذاری HDFS برای مطابقت با سیاست های امنیتی داده ها استفاده کنید.
نتیجه گیری
محصولات و ویژگی های RapidMiner یک پیشرفت در علم داده است. قابلیت‌های قدرتمندی را با رابط کاربر پسند برای کاربران فراهم می‌کند تا در حین کار با داده‌ها از ابتدا کار سازنده انجام دهند. بنابراین، کار با هر یک از اجزای قدرتمند ابزار آسان است. به کاربران مجموعه‌ای از ابزارها ارائه می‌شود که می‌توانند با ایجاد گردش کار و مدل‌های داده، حتی از داده‌های نامربوط، نامرتب و بی‌فایده استفاده کنند. این را می توان با توانمندسازی کاربران و تیم های آنها برای سازماندهی داده ها به روشی که به راحتی قابل درک باشد انجام داد.
برای انجام عملکردهای مرتبط با علم داده، RapidMiner محصولاتی را ارائه می دهد که می توان از آنها برای ساده کردن دسترسی و مدیریت داده ها استفاده کرد و بارگیری، ارزیابی و دسترسی به همه داده ها مانند متون و تصاویر را برای کاربران آسان می کند. سپس خروجی پردازش شده می تواند برای اتخاذ تصمیمات آگاهانه ای استفاده شود که برای شما و سازمان شما مناسب است.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.