آپاچی ماهوت

آپاچی ماهوت به چه معناست؟ Apache Mahout پروژه ای از بنیاد نرم افزار Apache است که در بالای Apache Hadoop پیاده سازی شده و از الگوی MapReduce استفاده می کند. همچنین برای ایجاد پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مقیاس‌پذیر و توزیع‌شده که در حوزه‌های خوشه‌بندی، فیلتر مشارکتی و طبقه‌بندی متمرکز هستند، استفاده می‌شود. ماهوت شامل کتابخانه های جاوا برای الگوریتم های ریاضی رایج و عملیات متمرکز بر آمار و جبر خطی و همچنین مجموعه های ابتدایی جاوا است.Bedan آپاچی ماهوت را توضیح می دهد Apache Mahout همه چیز در مورد یادگیری ماشینی است و هدف این پروژه ایجاد ابزاری قدرتمند برای ساخت برنامه های کاربردی هوشمند سریعتر و آسان تر است. قبلاً این حوزه انحصاری دانشگاهیان و شرکت‌هایی بود که بودجه‌های تحقیقاتی زیادی داشتند، اما در دنیای امروزی مبتنی بر داده، نیاز به برنامه‌های کاربردی هوشمندی که بتوانند از داده‌ها و داده‌های کاربر بیاموزند در حال افزایش است. Apache Mahout برای ایجاد برنامه‌های کاربردی با تکنیک‌های یادگیری ماشینی مانند خوشه‌بندی، دسته‌بندی و فیلترهای مشارکتی برای یافتن اشتراکات در گروه‌های داده بزرگ یا برچسب‌گذاری حجم زیادی از محتوای وب استفاده می‌شود. مقیاس پذیری ماهوت: مقیاس پذیر به مجموعه داده های بزرگ - الگوریتم های اصلی بر روی سیستم های مقیاس پذیر و توزیع شده بزرگ پیاده سازی می شوند. مقیاس پذیر برای پشتیبانی از موارد مختلف تجاری - توزیع شده تحت مجوز نرم افزار Apache تجاری دوستانه جامعه مقیاس پذیر - یک جامعه گسترده، پر جنب و جوش، متنوع و پاسخگو برای تسهیل بحث در مورد پروژه و موارد استفاده بالقوه آن وجود دارد.

Apache Mahout

What Does Apache Mahout Mean? Apache Mahout is a project of the Apache Software Foundation which is implemented on top of Apache Hadoop and uses the MapReduce paradigm. It is also used to create implementations of scalable and distributed machine learning algorithms that are focused in the areas of clustering, collaborative filtering and classification. Mahout contains Java libraries for common math algorithms and operations focused on statistics and linear algebra, as well as primitive Java collections. Techopedia Explains Apache Mahout Apache Mahout is all about machine learning and the project is aimed at making a powerful tool for building intelligent applications faster and easier. This used to be the exclusive domain of academics and corporations with large research budgets, but in today’s data-driven world, the need for intelligent applications that can learn from data and user data is increasing. Apache Mahout is used for creating applications with machine-learning techniques such as clustering, categorization, and collaborative filtering for finding commonalities in large data groups or for tagging large volumes of web content. Mahout scalability: Scalable to large data sets - the core algorithms are implemented on large scalable, distributed systems. Scalable to support different business cases - distributed under commercially friendly Apache Software License Scalable community - there is a vast, vibrant, diverse and responsive community to facilitate discussions on the project and its potential use cases.