Hadoop上で動くスケーラブルなRandomForest分類器の開発 | 株式会社サイバーエージェント
業務経歴： 大手総合電機メーカー、バイオベンチャーを経て、2011年に株式会社サイバーエージェント入社。現在は「Ameba」サービスの分析を担当。 1.はじめに RandomForestという分類器はパラメータ設定の容易さや確率分布を仮定してなくも良い手軽さ等の理由により、様々な分野で多様されている。しかしながら、アナリストがよく利用する分析ソフトウェアR上でのRandomForest実装をそのまま使うと大きなデータを扱うことができないためソーシャルゲームなどの分析には適用できない場合もあった。そのため弊社内で構築されているHadoop環境を使って大規模なデータを扱えるようなRandomForest分類器を開発し、それを利用してAmebaプラットフォームの分析を行った。 2.実装 以下にRandomForestの一般的なアルゴリズムを示し、現状のRとMahoutとの実装での制限を示した上で
Mahoutで体感する機械学習の実践 記事一覧 | gihyo.jp
第2回「ある商品といっしょによく売れる商品は何か？」を見つけるには ～マーケット・バスケット分析の考え方 やまかつ 2013-03-06
大規模データマイニング・機械学習 Mahout 活用に向けて読んでおきたい12のプレゼン資料 - hamadakoichi blog
2012年度が始まり1ヶ月が経ちました。2011年度は、大規模分散処理技術・データ基盤の普及が広く進んだ年だったと思います。2012年はそれら蓄積された大規模データを活用しデータマイニング・機械学習を用い、ビジネス・サービス洗練を大きく広げていく年ではないでしょうか。 Mahoutは 大規模分散データマイニング・機械学習のライブラリです。ApacheプロジェクトのOpen Sourceで、Hadoop上で動作しデータマイニング・機械学習の大規模分散実行を行うことができます。 Apache Mahout 大規模分散 データマイニング・機械学習を実行できる Mahout ですが、まだ「ドキュメント整備が発展途上で詳細を知るためにはソースコードから読み解く」必要がある場合が多く、また、活用には「対象とするデータマイニング・機械学習の基礎知識」が必要なため、まだまだ活用の敷居が高いのが現状ではない
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テキストマイニング技術の活用に向けて読んでおきたい12のプレゼン資料 - コーパスいぢり 〜langstatの研究日誌〜
