KNIME

R 연동하기 Rserve Package 설치 준비 (이미 하신분은 생략 가능) xcode command line tools 설치 ($ xcode-select –install) clang, gfortran 설치 (https://cran.r-project.org/bin/macosx/tools/ ) (optional) gettext 설치 ($ brew install gettext OR $ brew reinstall gettext) (optional) 아래 명령어 실행 cd /usr/binsudo ln -fsclang llvm-gcc-4.2sudo ln -fsclang++ llvm-g++-4.2 (optional) XQuartz 설치 (https://xquartz.org

KNIME에서 2018년 12월 13일에 발행된 KNIME Quickstart Guide 문서를 번역하였습니다. 1. 소개2. KNIME 분석 플랫폼 시작하기3. 노드와 워크플로우4. 첫번째 워크플로우 만들기5. 예제 워크플로우6. 확장과 통합7. 사용팁과 요령 원본문서 다운받기:

KNIME에서 2018년 12월 13일에 발행된 KNIME Quickstart Guide 문서를 번역하였습니다. 7. 사용팁과 요령 (Tips and Tricks) KNIME 포럼에서 도움을 얻고 의견을 교환하세요.KNIME 커뮤니티 포럼에 로그인하여 KNIME 분석 플랫폼, 확장 및 통합, 특별 관심 그룹 및 KNIME 개발에 이르기까지 다양한 범주의 토론에 참여하십시오. 이 포럼은 생동감 넘치는 커뮤니티입니다. KNIME 직원과 경험 많은 KNIME 사용자가 당신의 질문에 답변 해드립니다. 워크 플로우 가져오기(Import)와 내보내기(Export)워크 플로우 또는 워크 플로우 그룹을 가져 오려면, 그림 19 처럼 KNIME Explorer에서 로컬 작업 공간의 아무 곳이나 마우스 오른쪽 버튼으로

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