Mahout JP を立ち上げました #MahoutJP

Hadoop上で動作する大規模データマイニング・機械学習ライブラリ Apache Mahout に関し、技術情報まとめ・発信よる活用の裾野を広げることを目的としMahout JPを立ち上げました。

私も含め TokyoWebminingでMahoutに関する各種講師をしていたメンバーや、Tokyo.R、PRML会のメンバー含め、各業界のデータマイニング・機械学習で活動してきたメンバーで集まり、Mahoutに関する情報まとめ・発信をしていきます。

Mahout JP -Effective Applications of Apache Mahout in Japan- #MahoutJP

現在、Mahout はドキュメントがまだ整備されていなく、唯一ある書籍 Mahout in Actionでも情報が限られているため、実際に活用しようとするとソースコードから読み込む必要がある状態です。今回、 Mahout JPとして、Mahoutに関わっている各メンバーで集まり、"手法の入門的内容からMahout実行まで"の実際に活用できる情報発信をしていきたいと思います。それにより、大規模データマイニング・機械学習活用の裾野を広げていきたいと思います。

今回情報発信メンバーの募集に関し、多くの方々から参画の声をもらえ、感謝しています。またさらに、本家 Mahout Wiki 記載されていない各種内容に関しても、日本で先行し情報まとめ・発信ていこうという精力的なメンバー達が集まっており、嬉しく思っています。

これから、Mahout JP をどうぞよろしくお願い致します。

内容構成

現在まずは調査した中で、Mahoutに関し"手法の入門的内容からMahout実行まで"の内容が最も豊富だったTokyoWebminingや、Hadoop Conference Japan 2011での講師内容を中心に、現時点で日本での各情報をまとめてあります。

Mahout JP -Effective Applications of Apache Mahout in Japan- #MahoutJP

- Seminars : Mahout の各機械学習・データマイニングの方法論、Mahoutでの実行法の講師資料まとめです。初めての方はまずここから見ると分かりやすいと思います。
- Applications : Mahoutのサービス活用

- Clustering : クラスタリング：似ているものをグループ化する
- Classification : 分類：分類・判別を行う
- Pattern Mining : パターンマイニング：頻出パターンを抽出する
- Recommender : 推薦：興味に合うものを推薦する
- Regression : 回帰：数値予測を行う
- Dimension Reduction : 次元縮約：説明変数を重要な変数へ縮約
- Evolutionary Algorithms : 進化的アルゴリズム