2012年度が始まり1ヶ月が経ちました。2011年度は、大規模分散処理技術・データ基盤の普及が広く進んだ年だったと思います。2012年はそれら蓄積された大規模データを活用しデータマイニング・機械学習を用い、ビジネス・サービス洗練を大きく広げていく年ではないでしょうか。 Mahoutは 大規模分散データマイニング・機械学習のライブラリです。ApacheプロジェクトのOpen Sourceで、Hadoop上で動作しデータマイニング・機械学習の大規模分散実行を行うことができます。 Apache Mahout 大規模分散 データマイニング・機械学習を実行できる Mahout ですが、まだ「ドキュメント整備が発展途上で詳細を知るためにはソースコードから読み解く」必要がある場合が多く、また、活用には「対象とするデータマイニング・機械学習の基礎知識」が必要なため、まだまだ活用の敷居が高いのが現状ではない
HadoopとMahoutにより、ビッグデータでも機械学習を行うことができます。Mahoutで実装されている手法は、全て分散処理できるアルゴリズムということになります。Mahoutで実装されているアルゴリズムは、ここに列挙されています。論文としても、2006年に「Map-Reduce for Machine Learning on Multicore」としていくつかのアルゴリズムが紹介されています。 そこで今回は、（何番煎じか分かりませんが自分の理解のためにも）この論文で紹介されているアルゴリズムと、どうやって分散処理するのかを簡単にメモしておきたいと思います。計算するべき統計量が、summation form（足し算で表現できる形）になっているかどうかが、重要なポイントです。なってない場合は、”うまく”MapReduceの形にバラす必要があります。 ※例によって、間違いがあった場合は随時
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Mahout in Action 買ったんだけど、開発環境の作り方についてはほとんど何も書いてない。いや、それも大事なことだと思うぞ。 というわけで、Mahout 用の開発環境をちょっとまじめに作ってみた。 とりあえず今回は Mahout in Action のサンプルコードを Eclipse 上で動かすところまで。 いろいろインストール 必要なものをインストール。今回入れたのはこんな感じ。それぞれの入れ方は略。まあ JAVA_HOME を設定して、パスを通すぐらい。 OS が Windows 2008 x64 なので、Java と Eclipse は x64 版を入れている。 Cygwin Java SDK 6u23 x64 Eclipse 3.6(helios) SR1 x64 Maven 3.0.2 (Hadoop 0.21.0 0.20.2) Cygwin は Mahout が D
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