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
全文検索サーバ: これからSolrを始める人のためのApache Solr概要と便利な情報リスト集
はじめまして。 プロダクト&サービス事業部 リーダーの久保です。 今日は、当社で利用しているOSSの全文検索アプリケーションであるApache Solrについてご紹介したいと思います。 GoogleでSolrを検索しても、日本語圏のコンテンツはまだまだ少ないようです。 当社がSolrを使い始めた昨年は現在よりもさらに少なく、結構苦労しました。 今回はやや雑多な内容となりますが、新しくSolrを使う際に必要と考えられる情報をまとめてみました。 本エントリーでは、Solr1.3を対象としています。 Solr1.3が現在の安定版で、Solr1.4-devが開発版となります。 目次 Solrとは 機能一覧 実績/事例 Solrを使ったシステムの開発方法 おすすめする方 データ量/性能とハードウェア マルチコア構成 様々な検索 スケールアウト 検索と更新 Solrを始めるための情報リスト 全
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ビッグデータ処理の常識をJavaで身につける
