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
30 分で NetBeans を使って Hadoop のプログラムを作ってみる
Hadoop のプログラムを NetBeans で作成したときのメモ．プログラムを作成するのが目的なので，分散環境のインストールはしません．OS は MacOS X 10.6 (Snow Leopard)，Java は 1.6.0_22，Hadoop は 0.20.2 を使いました．NetBeans は 6.9.1 です． たぶん Windows でもほぼそのまま動くと思います．このときは，Java SDK 付きの NetBeans を使うと楽なのではないかな？と思います． 例えばノートパソコンで Hadoop の開発をしたいときなどは，普通に疑似分散環境とか分散環境とかをインストールしてしまうとバッテリーが減りやすくなりますし，あんまりいいこと無いように思います．デスクトップならいいんだろうと思いますが，スターバックスで開発できません． NetBeans をインストールします． http
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