Q:
Как компаниите могат да използват Apache Mahout за машинно обучение?
A:Като цяло компаниите често използват инструменти като Apache Mahout за разработване на решения за машинно обучение за използване на големи масиви от данни в бизнес среда.
Предприятията могат да използват Apache Mahout за разработване както на контролирани, така и на неуправляеми системи за машинно обучение, които са мащабируеми. Функциите на контролираното машинно обучение събират специфични данни за обучение и съхраняват класифицирана информация. Ненадзорното обучение приема данни в по-малко дефинирани формати. Така или иначе системата развива активни резултати въз основа на вложените данни.
Една употреба на Apache Mahout е за практикуване на съвместно филтриране, което е популярно средство, чрез което търговците на дребно изграждат препоръчителни двигатели или други системи за дълбоко обучение, които се опитват да разберат персонализираните предпочитания на клиентите. Различните настройки за съвместни филтриращи настройки, като например базирани на потребители или системи базирани на артикули, са привлекателни за бизнеса, който иска да стимулира преобразуването и да достигне до клиентите - Apache Mahout може да се използва за всеки от тези видове проекти. Например, предприятията могат да подават данни за потребители и продукти в система за машинно обучение, за да получат по-добра бизнес интелигентност и да начертаят път напред, въз основа на историята и профилите на клиентите, както и други полезни данни.
Компаниите също могат да използват Apache Mahout за клъстеризиране на данни. По същество инструментът Apache Mahout разгражда големите масиви от данни и ги сортира в вероятни групи и използва различни показатели и алгоритми, за да определи кои стойности и променливи принадлежат заедно.
Подобен подход, категоризация, също е нещо, с което Apache Mahout може да ви помогне. Apache Mahout може да внедри инструменти за клъстериране, базирани на Apache MapReduce, или да работи с матрични и векторни библиотеки, или да използва системите за класификация на Bayesian.
Обикновено компаниите създават екипи за писане и въвеждане на код, за създаване на двигатели с препоръки или други инструменти въз основа на процесите на машинно обучение. Apache Mahout може да помогне за много от краката в организирането и изпълнението на тези проекти.
Чрез използването на полезни шаблони и библиотеки Apache Mahout може да помогне при компилирането на ресурси и експериментални модели за създаване на двигатели с препоръки и други полезни бизнес елементи. Професионалистите могат също така да използват Apache Mahout, за да се опитват да измислят как да управляват системите за растеж или мащаб на текуща основа, според нуждите на предприятието.
