KNIME

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KNIME
डेवलपर(ओं)KNIME
Stable release
4.7.3 / May 17, 2023[1]
इसमें लिखा हुआJava
ऑपरेटिंग सिस्टमLinux, macOS, Windows
में उपलब्धEnglish
प्रकारGuided Analytics / Enterprise Reporting / Business Intelligence / Data Mining/ Deep Learning / Data Analysis / Text Mining / Big Data
लाइसेंसGNU General Public License
वेबसाइटwww.knime.com

नाइमे (/naɪm/), कॉन्स्टैन्ज़ सूचना खनिक,[2] एक मुफ़्त और ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर है| मुफ़्त और ओपन-सोर्स डेटा एनालिटिक्स, रिपोर्टिंग और एकीकरण प्लेटफ़ॉर्म है। KNIME अपने मॉड्यूलर डेटा पाइपलाइनिंग बिल्डिंग ब्लॉक्स ऑफ़ एनालिटिक्स कॉन्सेप्ट के माध्यम से यंत्र अधिगम और डेटा खनन के लिए विभिन्न घटकों को एकीकृत करता है। ग्राफिकल यूज़र इंटरफ़ेस और जावा डेटाबेस कनेक्टिविटी का उपयोग विभिन्न डेटा स्रोतों को मिश्रित करने वाले नोड्स की असेंबली की अनुमति देता है, जिसमें प्रीप्रोसेसिंग (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड | ईटीएल: एक्सट्रैक्शन, ट्रांसफॉर्मेशन, लोडिंग) शामिल है, मॉडलिंग, डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के बिना, या केवल न्यूनतम के साथ। , प्रोग्रामिंग।

2006 से, KNIME का उपयोग फार्मास्युटिकल अनुसंधान में किया जा रहा है,[3] इसका उपयोग अन्य क्षेत्रों जैसे ग्राहक-संबंध प्रबंधन, ग्राहक डेटा विश्लेषण, व्यापारिक सूचना , टेक्स्ट माइनिंग और वित्तीय डेटा विश्लेषण में भी किया जाता है। हाल ही में KNIME को रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA) टूल के रूप में उपयोग करने का प्रयास किया गया था।[4] KNIME का मुख्यालय ज्यूरिख में स्थित है, इसके अतिरिक्त कार्यालय कॉन्स्टैन्ज़, बर्लिन और ऑस्टिन (यूएसए) में हैं।

इतिहास

KNIME का विकास जनवरी 2004 में कॉन्स्टैन्ज़ विश्वविद्यालय के सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की एक टीम द्वारा एक मालिकाना उत्पाद के रूप में शुरू किया गया था। माइकल बर्थोल्ड की अध्यक्षता वाली मूल डेवलपर टीम फार्मास्युटिकल उद्योग के लिए सॉफ्टवेयर प्रदान करने वाली सिलिकॉन वैली की एक कंपनी से आई थी। प्रारंभिक लक्ष्य एक मॉड्यूलर, अत्यधिक स्केलेबल और खुला डेटा प्रोसेसिंग प्लेटफ़ॉर्म बनाना था जो किसी विशेष एप्लिकेशन क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित किए बिना विभिन्न डेटा लोडिंग, प्रसंस्करण, परिवर्तन, विश्लेषण और दृश्य अन्वेषण मॉड्यूल के आसान एकीकरण की अनुमति देता था। इस प्लेटफ़ॉर्म का उद्देश्य एक सहयोग और अनुसंधान मंच होना था और यह विभिन्न अन्य डेटा विश्लेषण परियोजनाओं के लिए एक एकीकरण मंच के रूप में भी काम करता था।[5] 2006 में KNIME का पहला संस्करण जारी किया गया और कई दवा कंपनियों ने KNIME का उपयोग करना शुरू कर दिया और कई जीवन विज्ञान सॉफ्टवेयर विक्रेताओं ने अपने उपकरणों को KNIME में एकीकृत करना शुरू कर दिया।[6][7][8][9][10] उस वर्ष बाद में, जर्मन पत्रिका में एक लेख के बाद,[11] कई अन्य क्षेत्रों के उपयोगकर्ता[12][13] जहाज में शामिल हो गए. 2012 तक, KNIME का उपयोग 15,000 से अधिक वास्तविक उपयोगकर्ताओं द्वारा किया जा रहा है (अर्थात डाउनलोड की गिनती नहीं है, लेकिन उपयोगकर्ता नियमित रूप से अपडेट उपलब्ध होने पर उन्हें पुनः प्राप्त करते हैं) न केवल जीवन विज्ञान में और बैंकों, प्रकाशकों, कार निर्माता, टेलीकॉम, परामर्श फर्मों और में भी। विभिन्न अन्य उद्योगों के साथ-साथ दुनिया भर में बड़ी संख्या में अनुसंधान समूह। KNIME सर्वर और KNIME बिग डेटा एक्सटेंशन के नवीनतम अपडेट, Apache Spark 2.3, Parquet और HDFS-प्रकार के स्टोरेज के लिए समर्थन प्रदान करते हैं।

लगातार छठे वर्ष, KNIME को गार्टनर के जादुई चतुर्थांश में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म के लिए अग्रणी के रूप में रखा गया है।

दाईं ओर का स्क्रीनशॉट

आंतरिक

KNIME उपयोगकर्ताओं को दृश्य रूप से डेटा प्रवाह (या पाइपलाइन) बनाने, कुछ या सभी विश्लेषण चरणों को चुनिंदा रूप से निष्पादित करने और बाद में इंटरैक्टिव विजेट और दृश्यों का उपयोग करके परिणामों, मॉडलों का निरीक्षण करने की अनुमति देता है। KNIME जावा में लिखा गया है और ग्रहण (सॉफ्टवेयर) पर आधारित है। यह अतिरिक्त कार्यक्षमता प्रदान करने वाले प्लगइन्स को जोड़ने के लिए एक्सटेंशन तंत्र का उपयोग करता है। कोर संस्करण में पहले से ही डेटा एकीकरण के लिए सैकड़ों मॉड्यूल शामिल हैं (फ़ाइल I/O, डेटाबेस नोड्स जो JDBC या देशी कनेक्टर्स के माध्यम से सभी सामान्य डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों का समर्थन करते हैं: SQLite, MS-Access, SQL Server, MySQL, Oracle, PostgreSQL, Vertica और H2) , डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन (फ़िल्टर, कनवर्टर, स्प्लिटर, कॉम्बिनर, जॉइनर) के साथ-साथ सांख्यिकी, डेटा माइनिंग, विश्लेषण और टेक्स्ट एनालिटिक्स के आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले तरीके। विज़ुअलाइज़ेशन मुफ़्त रिपोर्ट डिज़ाइनर एक्सटेंशन का समर्थन करता है। KNIME वर्कफ़्लो का उपयोग रिपोर्ट टेम्पलेट बनाने के लिए डेटा सेट के रूप में किया जा सकता है जिसे दस्तावेज़ प्रारूपों जैसे doc, ppt, xls, pdf और अन्य में निर्यात किया जा सकता है। KNIME की अन्य क्षमताएं हैं:

  • KNIMEs कोर-आर्किटेक्चर बड़े डेटा वॉल्यूम के प्रसंस्करण की अनुमति देता है जो केवल उपलब्ध हार्ड डिस्क स्थान (उपलब्ध रैम तक सीमित नहीं) द्वारा सीमित है। जैसे KNIME 300 मिलियन ग्राहक पते, 20 मिलियन सेल छवियों और 10 मिलियन आणविक संरचनाओं के विश्लेषण की अनुमति देता है।
  • अतिरिक्त प्लगइन्स टेक्स्ट खनन , इमेजेज माइनिंग, साथ ही समय श्रृंखला विश्लेषण और नेटवर्क के तरीकों के एकीकरण की अनुमति देता है।
  • KNIME विभिन्न अन्य ओपन-सोर्स परियोजनाओं को एकीकृत करता है, जैसे। वेका (मशीन लर्निंग), H2O.ai, मुश्किल , अपाचे स्पार्क, आर (प्रोग्रामिंग भाषा) और LIBSVM से मशीन लर्निंग एल्गोरिदम; साथ ही कथानक, JFreeChart, ImageJ, और रसायन विज्ञान विकास किट।[14]

KNIME को जावा (सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म) में लागू किया गया है, फिर भी यह नोड्स प्रदान करने के अलावा अन्य कोड को कॉल करने वाले रैपर्स की अनुमति देता है जो जावा (प्रोग्रामिंग भाषा), पायथन (प्रोग्रामिंग भाषा), आर (प्रोग्रामिंग भाषा), रूबी (प्रोग्रामिंग भाषा) और चलाने की अनुमति देते हैं। अन्य कोड टुकड़े.

लाइसेंस

संस्करण 2.1 के अनुसार, KNIME को GPLv3 के तहत एक अपवाद के साथ जारी किया गया है जो दूसरों को मालिकाना एक्सटेंशन जोड़ने के लिए अच्छी तरह से परिभाषित नोड एपीआई का उपयोग करने की अनुमति देता है।[15] यह वाणिज्यिक SW विक्रेताओं को भी KNIME से अपने टूल को कॉल करने वाले रैपर जोड़ने की अनुमति देता है।

KNIME पाठ्यक्रम

भले ही डेटा साइंस प्रोग्रामिंग कौशल मानता है, KNIME डेटा विश्लेषकों को इसके बिना डेटा साइंस का अभ्यास करने की अनुमति देता है। अध्ययन के लिए KNIME डेटा रैंगलिंग और डेटा साइंस लाइनों पर आधारित ऑनलाइन पाठ्यक्रमों की दो लाइनें प्रदान करता है।[16]


यह भी देखें

  • वेका (मशीन लर्निंग) - मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम जिन्हें KNIME में एकीकृत किया जा सकता है
  • ELKI - कई क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के साथ डेटा माइनिंग फ्रेमवर्क
  • केरस - तंत्रिका नेटवर्क लाइब्रेरी
  • ऑरेंज (सॉफ्टवेयर) - एक ओपन-सोर्स डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, मशीन लर्निंग और समान विज़ुअल प्रोग्रामिंग फ्रंट-एंड के साथ डेटा माइनिंग टूलकिट
  • मुफ़्त और ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर पैकेजों की सूची

संदर्भ

  1. ↑ "What's New in KNIME Analytics Platform 4.0 and KNIME Server 4.9". knime.com.
  2. ↑ Berthold, Michael R.; Cebron, Nicolas; Dill, Fabian; Gabriel, Thomas R.; Kötter, Tobias; Meinl, Thorsten; Ohl, Peter; Thiel, Kilian; Wiswedel, Bernd (16 November 2009). "KNIME - कॉन्स्टैन्ज़ सूचना खनिक" (PDF). ACM SIGKDD Explorations Newsletter. 11 (1): 26. doi:10.1145/1656274.1656280. S2CID 408188.
  3. ↑ Tiwari, Abhishek; Sekhar, Arvind K.T. (October 2007). "जीवन विज्ञान सूचना विज्ञान के लिए वर्कफ़्लो आधारित रूपरेखा". Computational Biology and Chemistry. 31 (5–6): 305–319. doi:10.1016/j.compbiolchem.2007.08.009. PMID 17931570.
  4. ↑ "KNIME Analytics Platform Bot".,
  5. ↑ "नवप्रवर्तन के लिए खुला". KNIME.com.
  6. ↑ Tripos, Inc. Archived 2011-07-17 at the Wayback Machine
  7. ↑ Schrödinger Archived 2009-09-25 at the Wayback Machine
  8. ↑ ChemAxon Archived 2011-07-17 at the Wayback Machine
  9. ↑ NovaMechanics Ltd.
  10. ↑ Treweren Consultants
  11. ↑ Datenbank-Mosaik Data Mining oder die Kunst, sich aus Millionen Datensätzen ein Bild zu machen, c't 20/2006, S. 164ff, Heise Verlag.
  12. ↑ Forum auf der KNIME Webseite
  13. ↑ "व्यापक". Archived from the original on 2010-08-29. Retrieved 2010-12-07.
  14. ↑ Beisken, S.; Meinl, T.; Wiswedel, B.; De Figueiredo, L. F.; Berthold, M.; Steinbeck, C. (2013). "KNIME-CDK: Workflow-driven Cheminformatics". BMC Bioinformatics. 14: 257. doi:10.1186/1471-2105-14-257. PMC 3765822. PMID 24103053.
  15. ↑ KNIME 2.1.0 released Archived 2010-04-17 at the Wayback Machine
  16. ↑ the new learning path[permanent dead link]


बाहरी संबंध

  • KNIME Homepage
  • KNIME Hub - Official community platform to search and find nodes, components, workflows and collaborate on new solutions
  • Nodepit - KNIME node collection supporting versioning and node installation
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