試すのが難しい―機械学習の常識はMahoutで変わる

ビッグデータ時代―なぜ、いま機械学習なのか Apache Hadoop（以下、Hadoop）の登場で、今まで捨てていたデータ、貯めるだけで処理しきれなかったデータを活用できるようになりました。 活用手段として最近とみに注目されている技術が「機械学習」であり、Hadoopの強みを生かし簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」（以下、Mahout）です。 本稿ではMahoutを動かしてみることで、機械学習の常識を身に付けます。 そもそも、機械学習とは？ 機械学習とは、一定のデータをコンピュータ・プログラムに「学習」させ（すなわち、そのデータに潜むパターンや規則性を表す「モデル」を自動的に構築させ）、他のデータにそのモデルを適用すれば、あたかも人間のように複雑で柔軟な判断が行えるようにするという試みです。 機械学習をビジネスに活用した例は、レコメンド（ユーザーや商品

[nilab]

試すのが難しい―機械学習の常識はMahoutで変わる (1/3)：ビッグデータ処理の常識をJavaで身につける（4） - ＠IT

[d_animal141]

ビッグデータ処理の常識をJavaで身につける

[naruoga]

オッサンこういうことも勉強しないとね

[saisa6153]

「まはうと」と読む

[masutaro]

機械学習

[kamatama_41]

あとで読む

[stenpel]

このあたりの知識の概要でもいいので把握しておきたいなあ。　みつを

[mnshtn]

ただ捨てていたデータを活用する方法。

[richard_raw]

ヒンディー語で「象使い」。メモリとか速度とか気になりますがどうなんでしょう。

[todesking]

TISの人がMahoutの記事書いてる

[tsupo]

Hadoopによって並列分散処理のハードルが下がった / これまであきらめていた大量のデータによる機械学習が現実的な選択肢になる / Mahoutはヒンディー語由来の「象使い」という意味

[stoikheia]

Apache Mahout

[katsyoshi]

機械学習かーJavaかー

[t_otoda]

あとで読む、機械学習の結果が正しいことはどうやって確認するんだろう？いい感じならOKでダメかな？(ダメだろうな)RT @hatebuit 試すのが難しい―機械学習の常識はMahoutで変わる (1/3) - ＠IT