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85 postsKNIME Quickstart Guide : 확장과 통합 (한글 버전)
KNIME에서 2018년 12월 13일에 발행된 KNIME Quickstart Guide 문서를 번역하였습니다. 6. 확장과 통합 (Extensions and Integrations) KNIME 분석 플랫폼에 기능을 추가하려면 확장 및 통합을 설치할 수 있습니다. KNIME에서 제공하는 무료 오픈 소스 확장 및 통합에서부터 파트너가 제공하는 새로운 기술 노드를 포함한 상용 확장 을 사용할 수 있습니다. KNIME가 개발하고 유지하는 KNIME 확장과 통합에는 Keras에서 제공하는 심층 학습 알고리즘, H2O에서 제공하는 고성능 기계 학습, Apache Spark에서 제공하는 대용량 데이터 처리 및 Python 및 R에서 제공하는 스크립팅이 포함됩니다. 확장 프로그램 설치 방법 :메뉴 막대에서 파일
KNIME Quickstart Guide : 예제 워크플로우 (한글 버전)
KNIME에서 2018년 12월 13일에 발행된 KNIME Quick Guide 문서를 번역하였습니다. 5. 예제 워크플로우 공개 예제 서버(public EXAMPLE Server)의 예제 워크 플로로 분석을 시작하겠습니다. 공개 예제 서버는 KNIME 서버의 커뮤니티 버전으로 모든 사람에게 워크 플로우에 대한 읽기 액세스를 허용합니다. 워크 플로를 로컬 작업 영역에 복사하거나, 사용 사례에 따라 수정하거나, 워크 플로에 복사 할 수 있습니다. 또한 예제 서버의 워크 플로는 KNIME 분석 플랫폼의 다양한 사용 사례를 파악하는 데 유용한 자료입니다.
KNIME Quickstart Guide : 첫번째 워크플로우 만들기 (한글 버전)
KNIME에서 2018년 12월 13일에 발행된 KNIME Quick Guide 문서를 번역하였습니다. 4. 첫번째 워크플로우 만들기 이제 영업(Sales) 데이터를 분석하는 워크 플로 예제를 작성해 보겠습니다. 작업이 끝나면 그림 4와 같은 워크 플로우처럼 보입니다. 망치더라도 걱정하지 마세요. 공개 예제 서버(Example Server)에 있는 02_ETL_Data_Manipulation/00_Basic_Examples/00_Visual_Analysis_of_Sales_Data에 워크플로우를 사용할 수 있습니다.그림 4. 예제 워크플로우 그림 4의 워크플로우 예제는 CSV 파일에서 데이터를 읽고 열(column)의 부분(subset)을 필터링하고 일부 행(row)을 필터링 한 다음 그림 5와 같이
KNIME Quickstart Guide : 노드와 워크플로우 (한글 버전)
KNIME에서 2018년 12월 13일에 발행된 KNIME Quick Guide 문서를 번역하였습니다. 3. 노드와 워크플로우 KNIME 분석 플랫폼에서는 개별 작업이 노드로 표시됩니다. 각 노드는 그림 3과 같이 입 / 출력 포트와 상태가 표시된 색상 상자로 표시됩니다. 입력 포트는 노드가 처리할 데이터이고 출력 포트는 결과 데이터 세트입니다. 각 노드는 설정 대화 상자(configuration dialog)에서 조정할 수있는 상세 설정이 있습니다. 그러면 노드 상태가 변경되고 각 노드 아래에 신호등이 표시됩니다. 노드는 파일 읽기 / 쓰기, 데이터 변환, 모델 학습, 시각화 작성 등 모든 종류의 작업을 수행 할 수 있습니다. 그림 3. 노드의 포트와 상태 상호 연결된 노드 모음은 워크플로우를
