Datenanalyse und maschinelles Lernen: Sag ja zu Knime

Knime ist genial für Datenanalyse und KI- Training. Doch obwohl man nicht coden muss, ist es für Anfänger nicht leicht. Zeit für ein Tutorial mit Pflanzen.

16. März 2022 um 12:00 Uhr / Eine Anleitung von Andreas Meier

Pflanzenarten richtig zuzuordnen gehört zu den Standard-Tests bei maschinellem Lernen. Und: Nein, das ist keine Iris. Bild: Pexels

2004 gestartet, ist Knime inzwischen eines der führenden Tools für Data Science und maschinelles Lernen geworden . Es eignet sich hervorragend dazu, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen, zu analysieren und (graphisch) aufzuarbeiten, automatisiert Reports zu erstellen und KI-Modelle zu trainieren.

Dieser Text soll eine Einführung in Knime sein. Anhand des Hello-World-Äquivalents des maschinellen Lernens, dem Training eines Klassifikators auf dem Iris flower data set möchte ich zeigen, wie der Einstieg in Knime gelingt. Aber auch Fortgeschrittene kommen nicht zu kurz, denn abschließend gebe ich noch einen Einblick in Knimes Flow-Programmierung zur automatischen Parameter-Optimierung von Lernverfahren. Alle gezeigten Workflows können selbst nachgebaut oder von hier heruntergeladen (Zip-Archiv) werden.