为什么要使用Python而不是RapidMiner?

科学家们

你好!我正在攻读人工智能工程学位，我被分配了比较RapidMiner和Python的任务。虽然我不是Python初学者，但我对RapidMiner相当陌生，而且我肯定缺乏行业经验。考虑到我有限的知识，我仍然发现RapidMiner在执行我通常用Python编写的任务方面非常出色。所以我的问题是:在什么情况下，或者对于什么特定的任务，您会使用Python而不是RapidMiner，为什么?
干杯,科学家们。

lionelderkrikor

嗨,科学家们,

首先，在介绍中，我记得您可以将Python脚本集成到RapidMiner中执行Python运营商(通过Python脚本扩展安装从市场)。
通过这种方式，您可以受益于RapidMiner中的一些Python特性。
现在，回答你的问题，我个人设想在潜在的未来项目中使用Python完成3个任务:

1. 使用RapidMiner中没有实现的模型/算法。我特别想到两个执行算法:

• 光“绿带运动”
• XGBoost

2.对于涉及时间序列的项目，我设想使用TSFRESH一个python包，可以自动计算大量(数十个)时间序列特征(包括复杂特征)，即所谓的特征。相比之下，RapidMiner有提取总量操作符，但它计算大约12个特征。

3.对于图像挖掘，在RapidMiner中没有实现“开箱即用”的解决方案，例如直接读取图像。
因此，对于图像/视频处理，我使用OpenCV专门用于此任务的强大python包。

希望这能帮到你，

问候,

莱昂内尔

PS:当然，如果我在这篇文章中描述的一个或多个功能已经在RapidMiner中实现了，感谢纠正我并解释如何访问它(他们)。

kypexin

嗨@Mariusz

我在信用风险和评分领域工作，所以这就是我目前的情况:

• 并不是所有领域特定的算法都存在于RM中，例如证据权重和信息值算法。
• 在生产环境中，有一个基于AWS docker和特定Python代码的遗留系统，该系统使用lambda函数在生产环境中部署web服务。

这就是为什么我首先使用RM进行快速数据清理和模型原型，然后将所有内容转移到Python，包括培训生产模型(通过pickle序列化)，然后创建一个web服务以部署在AWS上。

所以总的来说，这在很多方面都是遗留生产系统和组织中整个IT生态系统的问题。当我曾经使用RM从头开始创建一个欺诈检测引擎时，那是一个完全封闭的生态系统，除了RM本身不需要任何东西。

科学家们

这太棒了!谢谢你花时间回答我的问题。我知道Python操作符，但我只是重用了以前用它编写的代码，而不是从头开始构建过程。这实际上是我自己发现的唯一有利于Python的事情:互联网上可重复使用的材料的数量。你的回答给了我更多的信息，再次感谢!

亲切的问候
科学家们

SGolbert

嗨,科学家们,

我补充说，RapidMiner作为机器学习过程的(数据)平台。在团队中使用RM会大大提高工作效率，因为你会得到一个包含调度、web应用、服务等的中央存储库(RM服务器)。如果您单独使用RM Studio，那么生产力取决于您对这两种工具的熟练程度。RM的学习曲线肯定更好，但是您要付出代价(如果您购买许可证)，或者为您可以使用的硬件的限制而受苦。

问候,

塞巴斯蒂安。