Amazon Elastic MapReduce入門 〜 Apache Mahoutでレコメンデーション！ | DevelopersIO
よく訓練されたアップル信者、都元です。Hadoop使ってますか。試しにHadoopを使ってみよう、と思った時に主に障害となるのが以下の3つです。 Hadoopのクラスタを組むために実機を複数用意するのが厄介。それをクラスタとして組み上げるのも厄介。 Hadoopの上で動かすアプリケーションをMapReduceで書くのが厄介。 Hadoopで処理するほどのビッグデータを用意するのが厄介。 1つ目はAmazon Elastic MapReduce (EMR)を使う事でスマートに解決しましょう。 2つ目については、オープンソースのMapReduceアプリケーションを使います。私が強い興味を持っている分野に「機械学習」というものがあります。機械学習とは、コンピュータにデータを分析させ、未知の情報についての予測をさせたり、人間の知能に近い機能を実現しようという試みです。今回は、この機械学習の各種アル
今度はMahoutでクラスタリング(ソース編) - 都元ダイスケ IT-PRESS
Mahoutシリーズを最初から読む場合はこちらApache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS。前回はこちら今度はMahoutでクラスタリング - 都元ダイスケ IT-PRESS。 準備 まずmvnの依存設定を。以前と同じようにmahout-coreは要ります。それに加えて*1slf4jとlogback*2、そしてcommons-io*3を入れておきます。 pom.xml <dependency> <groupId>org.apache.mahout</groupId> <artifactId>mahout-core</artifactId> <version>0.4</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-api</artifa
今度はMahoutでクラスタリング - 都元ダイスケ IT-PRESS
Mahoutシリーズを最初から読む場合はこちらApache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS。 さて、前回まではMahoutで「協調フィルタリングによるレコメンデーション」を解説してきました。まだレコメンドの処理をHadoopで分散させたりしていませんし、そのほかにもレコメンドにはまだまだ奥が深い世界があるのですが、ひとまずはここまでにしておきましょう。（分散レコメンドの話は、またしばらくしてから書きます。） で、Mahoutは「協調フィルタリングライブラリ」じゃありません。機械学習ライブラリです。機械学習にも色々あるのですが、Mahoutでは大きく分けて以下の3つをサポートしています。 協調フィルタリング (cf) クラスタリング (clustering) カテゴリ分け (classifier) そして今日からはクラスタリングの話。 クラスタリング ク
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