Mahout використовує бібліотеку Apache Hadoop для ефективне масштабування в хмарі. Mahout пропонує програмісту готову до використання структуру для виконання завдань інтелектуального аналізу даних на великих обсягах даних. Mahout дозволяє програмам ефективно та швидко аналізувати великі набори даних.
Apache Mahout є потужна, масштабована бібліотека машинного навчання, яка працює поверх Hadoop MapReduce. Махут підтримується трьома основними принципами: Механізми рекомендацій: Рекомендатори можна класифікувати як засновані на користувачах або на основі елементів і можуть використовуватися для залучення користувачів і пропонування продуктів шляхом аналізу поведінки користувачів.
Нижче наведено основні функції Apache Mahout: Алгоритми Mahout розроблені на основі Hadoop, тому він добре працює в розподілених налаштуваннях. Mahout надає готову до використання структуру для проведення інтелектуального аналізу даних на величезних обсягах даних.
Переваги включають:
- З відкритим кодом і безкоштовним для використання.
- Гнучкий і розширюваний.
- Можливість масштабування для обробки великих наборів даних.
- Розподілені обчислення для підвищення продуктивності.
Apache Mahout — це високомасштабована бібліотека машинного навчання, яка дозволяє розробникам використовувати оптимізовані алгоритми. Mahout реалізує такі популярні методи машинного навчання, як рекомендації, класифікація та кластеризація.
Просте резюме. Mahouts, часто відомі як слоноводи, або іншими термінами, як-от oozie у М'янмі, тісно співпрацювати з азіатськими слонами, що містяться в неволі, у країнах, де живуть слони. Ця робота зазвичай передбачає взяття на себе відповідальності лише за одного слона.