Q:
Hoe kunnen bedrijven Apache Mahout gebruiken voor machine learning?
EEN:Over het algemeen gebruiken bedrijven vaak hulpmiddelen zoals Apache Mahout om machine learning-oplossingen te ontwikkelen voor het gebruik van grote gegevenssets in zakelijke omgevingen.
Bedrijven kunnen Apache Mahout gebruiken om zowel bewaakte als onbewaakte machine learning-systemen te ontwikkelen die schaalbaar zijn. Supervised machine learning-functies verzamelen specifieke trainingsgegevens en slaan geheime informatie op. Zonder toezicht leren neemt gegevens op in minder gedefinieerde formaten. Hoe dan ook, het systeem ontwikkelt actieve resultaten op basis van input.
Eén gebruik van Apache Mahout is voor de praktijk van collaboratief filteren, wat een populair middel is waarmee retailers aanbevelingsengines of andere diepe leersystemen bouwen die proberen gepersonaliseerde klantvoorkeuren te achterhalen. Verschillende soorten op samenwerking gebaseerde filterinstellingen, zoals op gebruikers of op artikelen gebaseerde systemen, zijn aantrekkelijk voor bedrijven die de conversie en het bereik voor klanten willen stimuleren - Apache Mahout kan voor elk van dit soort projecten worden gebruikt. Bedrijven kunnen bijvoorbeeld gebruikers- en productgegevens invoeren in een machine learning-systeem om betere bedrijfsinformatie te krijgen en een pad vooruit te zetten, op basis van klanthistorie en -profielen en andere nuttige gegevens.
Bedrijven kunnen Apache Mahout ook gebruiken voor gegevensclustering. In wezen splitst de tool Apache Mahout de grote gegevenssets op en sorteert ze in waarschijnlijke groepen, en gebruikt verschillende metrieken en algoritmen om erachter te komen welke waarden en variabelen bij elkaar horen.
Een vergelijkbare aanpak, categorisatie, is ook iets waar Apache Mahout mee kan helpen. Apache Mahout kan clusteringstools implementeren op basis van Apache MapReduce, of werken met matrix- en vectorbibliotheken, of Bayesiaanse classificatiesystemen gebruiken.
Meestal creëren bedrijven teams om te schrijven en code in te voeren, om aanbevelingsengines of andere tools te maken op basis van machine learning-processen. Apache Mahout kan helpen met veel van het werk van het organiseren en uitvoeren van deze projecten.
Door het gebruik van handige sjablonen en bibliotheken kan Apache Mahout helpen bij het compileren van bronnen en experimentele modellen voor het maken van aanbevelingsengines en andere nuttige bedrijfsgerelateerde items. Professionals kunnen ook Apache Mahout gebruiken om te proberen te achterhalen hoe ze groei- of schaalsystemen continu kunnen beheren, afhankelijk van de behoeften van de onderneming.
