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{{Infobox Software
|Logo =
|Screenshot = [[Datei:Yale andrews curves.png|300px|Ein Bildschirmfoto von RapidMiner (YALE)]]
|Beschreibung = Ein Bildschirmfoto von RapidMiner (YALE).
|Maintainer =
|Hersteller = rapidminer.com
|Erscheinungsjahr =
|AktuelleVersion = 10.1
|AktuelleVersionFreigabeDatum = 31. Januar 2023
|AktuelleVorabVersion =
|AktuelleVorabVersionFreigabeDatum =
|Betriebssystem = [[Plattformunabhängigkeit|Plattformunabhängig]]
|Programmiersprache =
|Kategorie = [[Künstliche Intelligenz]]
|Lizenz = proprietär und [[GNU Affero General Public License|AGPL]] mit reduziertem Funktionsumfang
|Deutsch = ja
|Website = [https://rapidminer.com/ Projektseite]
|Dateien =
}}

'''RapidMiner''', zuvor ''YALE'' (''Yet Another Learning Environment'') genannt, ist eine Umgebung für [[maschinelles Lernen]] und [[Data-Mining]]. Experimente können aus einer großen Zahl von nahezu beliebig schachtelbaren Operatoren erzeugt werden. Der Experimentaufbau wird durch [[Extensible Markup Language|XML]] beschrieben und mittels einer graphischen Benutzeroberfläche entwickelt. ''RapidMiner'' deckt sowohl Forschungs- als auch industrielle und wirtschaftliche Anwendungen ab.

''YALE'' wurde seit [[2001]] vom Lehrstuhl für [[künstliche Intelligenz]] der [[Technische Universität Dortmund|Technischen Universität Dortmund]] entwickelt. Seit 2004 wird ''YALE'' bei [[SourceForge]] gehostet. Im Mai 2007 wurde ''YALE'' in ''RapidMiner'' umbenannt; im Juli 2007 erschien die Version 4.0 und im November 2008 die Version 4.3. ''RapidMiner'' ist als proprietäre Version erhältlich, sowie die jeweilige Vorversion als Open-Source-Software unter der [[AGPL]] auf Sourceforge<ref>{{cite web|url=http://rapidminer.com/the-core-of-rapidminer-is-open-source/|title=The core of RapidMiner is open source|website=http://rapidminer.com/the-core-of-rapidminer-is-open-source/|publisher=RapidMiner|accessdate=2014-07-18}}</ref>. Mittlerweile wurde die kostenfreie Version jedoch auf nur 10.000 Datensätze und einen logischen Prozessor limitiert, wodurch die Nutzung sehr eingeschränkt und vergleichbar mit den früheren Versionen – die noch alle vorhandenen Kerne nutzen konnten – sehr zeitaufwändig ist. Des Weiteren wurde viel Funktionalität in „Extensions“ verschoben, die nicht mehr Bestandteil der Open-Source-Version sind.

RapidMiner beinhaltet mehr als 500 Operatoren für alle Aufgaben der [[Knowledge Discovery in Databases|Wissensentdeckung in Datenbanken]], d. h. Operatoren für Ein- und Ausgabe, Datenvorverarbeitung, [[maschinelles Lernen]], [[Data-Mining]], [[Text Mining]], [[Web Mining]], automatische Stimmungsanalyse aus Internet-Diskussionsforen (Sentiment Analysis, Opinion Mining), [[Zeitreihenanalyse]] und Prognose. Zusätzlich stehen mehr als 20 Verfahren bereit, auch hochdimensionale Daten und Modelle zu visualisieren. RapidMiner wurde in [[Java (Programmiersprache)|Java]] geschrieben und kann daher auf allen gängigen Betriebssystemen verwendet werden. Alle Lernverfahren und Attributeevaluatoren von [[Waikato Environment for Knowledge Analysis|WEKA]] wurden ebenfalls integriert.

== Unternehmen ==

Ende 2013 erhielt RapidMiner eine Finanzierung von Earlybird und Open Ocean Capital (dem VC der MySQL-Entwickler) in Höhe von fünf Millionen US-Dollar.<ref>http://www.gruenderszene.de/allgemein/rapidminer-earlybird</ref> Das Kapital wurde für die US Marktstrategie eingesammelt und verwendet. In [[Boston]] besitzt RapidMiner eine Firmenzentrale. 2013 stieg damit die Mitarbeiterzahl von 25 auf 70 an. Das Umsatzwachstum betrug 300 Prozent im Jahresvergleich.<ref>http://www.gruenderszene.de/allgemein/ingo-mierswa-rapidminer-startup-helden</ref> 2016 beschäftigt das Unternehmen 100 Mitarbeiter, 30 davon in Dortmund.<ref>{{Webarchiv|url=http://wirtschaftsfoerderung-dortmund.de/service/presse/pressedetailsseite_18304.html |wayback=20161114095809 |text=Archivierte Kopie |archiv-bot=2024-04-23 03:18:15 InternetArchiveBot }}</ref>

== Eigenschaften ==
Einige Eigenschaften von RapidMiner sind:
* Prozesse der Wissensentdeckung werden als Operatorbäume modelliert
* Interne XML-Repräsentation sichert einen Standard für den Austausch von Data-Mining-Experimenten
* Skriptsprache erlaubt automatisiertes large-scale Data Mining
* Multi-layered data view concept sichert effiziente und transparente Datenhaltung
* Graphische Benutzeroberfläche sowie Kommandozeilentool. Eine Java-API erlaubt die Benutzung von RapidMiner aus eigenen Javaprogrammen
* Plugin und Erweiterungsmechanismus, es existieren bereits einige Plugins, z. B. zur [[Clusteranalyse]]
* Große Anzahl hochdimensionaler Visualisierungen für Daten und Modelle
* Anwendungen umfassen Text Mining, Multimedia Mining, Feature Engineering, Data Stream Mining und Lernen veränderlicher Konzepte, Entwicklung von Ensemble-Methoden und verteiltes Data Mining.

== Siehe auch ==
* [[Waikato Environment for Knowledge Analysis]]
* [[Environment for DeveLoping KDD-Applications Supported by Index-Structures]]

== Weblinks ==
* [http://www.rapidminer.com/ RapidMiner-Produkt-Homepage]
*[https://github.com/rapidminer/ RapidMiner-GitHub-Projektseite]

== Einzelnachweise ==
<references />

[[Kategorie:Data-Mining]]
[[Kategorie:Java-Programm]]
[[Kategorie:Maschinelles Lernen]]

RapidMiner - Versionsgeschichte

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