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
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
1
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
