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
パターン認識と機械学習 (PRML) 第１章－「多項式曲線フィッティング」「確率論」
パターン認識と機械学習 (PRML) の第１章、「多項式曲線フィッティング」「確率論」に関しまとめ話した講師資料です。 －PRML復習レーン（第1回） (10/05/01) #PRMLrevenge hamadakoichiRead less
「Mobageの大規模データマイニング」- #PRMU 2011 Big Data and Cloud で講演してきました - hamadakoichi blog
電子情報通信学会「パターン認識とメディア理解研究会 (PRMU: Pattern Recognition and Media Understanding)」＠幕張メッセ国際会議場 で招待講演をしてきました。 「Mobageの大規模データマイニング」に関して、話しています。 Large Scale Data Mining of the Mobage Service - #PRMU 2011 #Mahout #Hadoop View more presentations from Koichi Hamada 2900万人以上の登録会員をかかえるモバイルソーシャルゲームプラットフォーム「Mobage」では、１日20億超の行動情報が蓄積されています。これらの大規模行動データを対象に、データマイニング・機械学習の各種方法論を適用することにより、隠された法則を解明・より良い解を導出し、迅速なサービス洗
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