【OSS】機械学習データマイニングライブラリ「Apache Mahout」紹介---Hadoopで大規模機械学習アルゴリズムを作成

機械学習データマイニングライブラリ「Apache Mahout」について紹介。

「Apache Mahout」とは

概要

Apache Mahoutは、機械学習アルゴリズムのスケーラブルライブラリ構築用オープンソースプロジェクト。(Apache 2.0 Licence)

MahoutフレームワークはHadoopと緊密に連携している。そのため、Apache Hadoopライブラリを使用して優れたスケーラビリティを提供する。

クラウド内で拡張する分散環境において、大量データをマイニングする大規模機械学習アルゴリズム作成に適している。Mahoutアプリケーションは、データをより迅速かつ効率的に分析できる。

経緯

・Apache Luceneのサブプロジェクトとしてスタート
・2010年、Apacheトップレベルプロジェクトに昇格

導入実績

Apache Mahoutは、「Facebook」「Twitter」「LinkedIn」「Adobe」「Yahoo!」などの大企業で導入されている実績がある。

「Apache Mahout」の特徴

①レコメンドエンジン(協調フィルタリング)

レコメンドエンジンは、ユーザーベースまたはアイテムベースで分類できる。

AmazonとFacebookはこの機能を使用してユーザーに対するレコメンドを実施している。

②クラスタリング機能

クラスタリング機能は、シンプルワードで同様の性質のオブジェクトをグループ化し、類似点を共有するクラスタを作成する。

クラスタリングは「K-Means」「Fuzzy K-Means」「Mean Shift」「Canopy」「Dirichlet Classification」などのアルゴリズムをサポートしている。

③分類機能

分類技法は、ある種のものにふさわしいものかどうかを判断する。

同じグループ内のアイテム特徴が比較され、その特徴に基づいて新しいオブジェクトのタイプを予測できる。

Facebookでは、顔検出とスパムチェッカーで、この手法を使用している。

以上、下記URLからの要約
https://opensourceforu.com/2018/09/why-the-apache-mahout-framework-is-so-popular/

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