Was ist Apache Mahout?
Apache Mahout ist ein Projekt der Apache Software Foundation, das auf Apache Hadoop implementiert ist und das MapReduce-Paradigma verwendet.
Es wird auch verwendet, um Implementierungen von skalierbaren und verteilten Maschinenlernalgorithmen zu erstellen, die auf die Bereiche Clustering, kollaborative Filterung und Klassifizierung ausgerichtet sind. Mahout enthält Java-Bibliotheken für gängige mathematische Algorithmen und Operationen, die sich auf Statistik und lineare Algebra sowie primitive Java-Sammlungen konzentrieren.
Apache Mahout dreht sich alles um maschinelles Lernen und das Projekt zielt darauf ab, ein leistungsstarkes Werkzeug für den schnelleren und einfacheren Aufbau intelligenter Anwendungen zu schaffen.
Dies war früher die ausschließliche Domäne von Akademikern und Unternehmen mit großen Forschungsbudgets, aber in der heutigen datengetriebenen Welt steigt der Bedarf an intelligenten Anwendungen, die von Daten und Benutzerdaten lernen können.
Apache Mahout wird zum Erstellen von Anwendungen mit maschinellen Lerntechniken wie Clustering, Kategorisierung und kollaborative Filterung verwendet, um Gemeinsamkeiten in großen Datengruppen zu finden oder große Volumen von Web-Inhalten zu markieren.
Mahout-Skalierbarkeit:
Skalierbar für große Datenmengen – die Kernalgorithmen werden auf großen skalierbaren, verteilten Systemen implementiert.
Skalierbar zur Unterstützung verschiedener Geschäftsfälle – unter der kommerziell nutzbaren Apache Software License
Skalierbare Community – es gibt eine große, dynamische, vielfältige und reaktionsfähige Community, die Diskussionen über das Projekt und seine potenziellen Anwendungsfälle ermöglicht.