Apache Mahout — это библиотека алгоритмов машинного обучения, способная обрабатывать большие объемы данных. Большинство алгоритмов библиотеки реализовано поверх Apache Hadoop с использованием парадигмы Map-Reduce. На данный момент четыре основные решаемые Mahout задачи это анализ рекомендаций, кластеризация, классификация и анализ наборов (frequent itemset mining). В докладе будут освещена архитектура библиотеки, а также рассмотрены примеры распараллеливания алгоритмов
машинного обучения на Map-Reduce.

Докладчик: Бартунов Сергей

Материалы: http://mahout.apache.org/

Презентация: TIFF PDF