KNIME: аналоги и альтернативы для "Linux"

Иконка приложения KNIME

KNIME

  • (490)
Аналоги и альтернативы

KNIME описывается как ''

Мы собрали 24 аналогов к KNIME для различных платформ, включая Андроид, iPhone, iPad, Mac, Linux и Windows, работающих как Онлайн, так и Офлайн. В том числе 12 аналогов для "Linux", поэтому надеемся вы сможете найти подходящую альтернативу.

Лучшая альтернатива KNIME для "Linux" - это R (programming language), про которую вы можете прочитать на нашем сайте. Другие хорошие приложения, похожие на KNIME - это: RStudio и Orange

Все аналоги и альтернативы



Иконка приложения Orange

Orange

  • (242)
Машинное обучение для новичков и экспертов.

Иконка приложения RapidMiner

RapidMiner

  • (240)
RapidMiner делает команды специалистов по обработке и анализу данных более продуктивными благодаря платформе с открытым исходным кодом для подготовки данных, машинного обучения и развертывания моделей.

Иконка приложения IBM SPSS Statistics
SPSS — это компьютерная программа, используемая для статистического анализа.

Иконка приложения Neuroph

Neuroph

  • (385)

Neuroph — это среда Java, которую можно использовать для создания нейронных сетей. Вы можете использовать его, чтобы легко добавлять нейронные сети в свои программы или просто экспериментировать с нейронными сетями.



Иконка приложения Neural Designer
Neural Designer — это программный инструмент для расширенной аналитики. Он включает в себя инструменты для описательной, диагностической, предиктивной и предписывающей аналитики. Это позволяет вам получать полезную информацию, которая приводит к более разумным решениям и лучшим бизнес-результатам.

Иконка приложения ELKI

ELKI

  • (355)
Инфраструктура интеллектуального анализа данных ELKI


Иконка приложения SIMON

SIMON

  • (367)

SIMON — это мощная, гибкая, открытая и простая в использовании платформа для поиска знаний в области машинного обучения.


Иконка приложения AdvancedMiner
Пакет аналитического программного обеспечения, поддерживающий полный спектр задач, связанных с обработкой данных, построением моделей интеллектуального анализа данных, расширенным анализом данных и составлением отчетов.