Apache Spark MLlibのレコメンドアルゴリズムを使う - 記録目録
1年くらい前にレコメンドロジックを実装するにあたってSpark MLlibのmllibパッケージ内のRDD版を使っていたのですが、 データの整形など不便だったため、その後リリースされたmlパッケージ以下のDataFrame版を使ってみたい。 きっと楽なはずということでサンプル的なものを実装してみました。 RDDとDataFrame RDD(Resilient Distributed Datasets)は、Spark上で分散処理可能なimmutableなデータセット DataFrameは、RDDを構造化したもので、RDBのテーブル的に処理が可能 DataFrameがより抽象化されたレイヤーで扱えるので、使う側からは楽なのとDataFrameのAPIがジョブを最適化してくれるというメリットもあります。 レコメンドアルゴリズム Spark MLlibに用意されているALSというクラスを使います。
BigDL + Apache Spark on EMR 5.8 でお手軽分散学習 - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。例のごとく久しぶりの投稿になってしまいました。 前回投稿からいろいろな事がありました。 db analytics showcase Sapporo 2017 で講演してきたり ベイズ統計の数理と深層学習 @db analytics showcase Sapporo 2017 from Takeshi Yoneda www.slideshare.net 雑誌に激エモポエムを寄稿したり YANSに参加してきたり gunosiru.gunosy.co.jp テキストアナリティクス・シンポジウム で発表してきたり data.gunosy.io もう少しで新卒で入社して半年が過ぎるわけですが、今振り返ると本当に刺激的な日々でした。近いうちに書籍の執筆もするっぽいです。 この調子で突っ走りたいと思います。 さて、前置きはこれくらいにして今日の題材は BigDL + Spark on EMR
Spark で機械学習を社内データに適用してみた - astamuse Lab
山縣です。夏休みの宿題のようにブログの当番が回ってきました。 機械学習が非常に注目を浴びている今日このごろですが、私もデータ関連を扱うソフトエンジニアの端くれとして機械学習について学んだり、機械学習のアルゴリズムを時々試したりしています。 機械学習は面白いとは思うのですが、いざ実際に業務に適用しようとするとなかなか難しいなあと感じることもあります。ちょっと試してみると思ったような精度が出なかったり、機械学習でできないかというような要望と、機械学習できそうなこと（自分自身の知識的な問題も含む）に隔たりがある気がします。 今回は比較的扱いやすそうな課題があったので、ものは試しに機械学習でやってみました的なところを書いてみたいと思います。 また機械学習のプラットフォームとして Spark を使っているのでそのあたりについても書いてみました。 残念ながら機械学習や統計などについての十分な知識や経験
GitHub - yahoo/TensorFlowOnSpark: TensorFlowOnSpark brings TensorFlow programs to Apache Spark clusters.
TensorFlowOnSpark brings scalable deep learning to Apache Hadoop and Apache Spark clusters. By combining salient features from the TensorFlow deep learning framework with Apache Spark and Apache Hadoop, TensorFlowOnSpark enables distributed deep learning on a cluster of GPU and CPU servers. It enables both distributed TensorFlow training and inferencing on Spark clusters, with a goal to minimize t
Scala製の機械学習サーバApache PredictionIOを使ってみよう - たけぞう瀕死ブログ
PredictionIOはSparkを中心としたJVMベースの機械学習アプリケーションを開発・運用するために必要なミドルウェアやフレームワークなどを統合的に提供するもので、開発者はPredictionIOのフレームワークに従ってエンジンを作成することで、機械学習を使用したアプリケーションをWebサービスとしてデプロイすることができます。 まずはPredictionIOのWebサイトに掲載されているレコメンデーションのテンプレートを動かしてみます。 PredictionIOのインストール ドキュメントを見るとソースからビルドするべしとなっており中々スパルタンな感じです。Dockerで動かすこともできるようですが、折角なのでソースからビルドしてみることにします（Javaは予めインストールしておく必要があります）。 まずはこちらから現時点で最新版の0.11.0-incubatingの配布物をダウ
Spark3分クッキング HBaseで作る100万通りの文書分類器 - astamuse Lab
こんにちは。最近GINZA SIXで本当のスタバ*1を知ってしまった福田です。 私たちの身の周りは、様々なデータで溢れています。 ある２つの異なるデータ集合を互いに紐付けたいこともよくあります。 どのように紐付けられるでしょうか。 一方のデータ集合から分類器をつくることができれば、分類結果を媒介として他のデータ集合とのマッチングができるかもしれません。 では、どうやって分類できるでしょう。 ここではSparkとHBaseを使って実装がシンプルで、文書分類でよく使われるナイーブベイズの分類器を実装してみます。 材料と調理器具 材料 特許の要約と分類のデータ 簡単のため以下のように正規化されたテーブル構造のデータがあるとします。 特許出願（appln）を親として、要約テキスト（appln_abstr）と、分類コード（appln_ipc）がぶら下がっています。今回使うのは右側の2つのデータのみで
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