Финальное задание

Выберите один вариант задания для выполнения. Ответ загрузите файлом.

Задание № 1. Познакомиться с основами работы в системах RapidMiner и R-Studio. Описать действия по установке и настройке RapidMiner и R в операционных системах Windows и Linux, подключению репозитория CRAN. Представить описание основных принципов визуального программирования в RapidMiner, а также принципов работы с командной строкой в R, контроля переменных и данных, визуализации результатов.

Задание № 2. Представить этапы и логику работы с репозиториями данных машинного обучения. Выполнить обзор репозитория UC Irvine Machine Learning Repository и Kaggle. Описать структуру данных, доступ к данным, оценку результатов решения задач. Изложить методику загрузки данных из командной строки в R.

Задание № 3. Дать краткое изложение этапов проектирования и обучения нейронной сети. Вариант 1: проектирование архитектуры и обучение нейронной сети в RapidMiner. Вариант 2: использование библиотеки neuralnet в R.

Задание № 4. Представить проект разработки экспертной системы на нечеткой логике. Вариант 1: проектирование экспертной системы на нечеткой логике в RapidMiner. Вариант 2: использование библиотеки FuzzyR в R.