springer의 Machine Learning에 Structured Machine Learning: The Next Ten Years라는 글 중 Section 5(Ten Problems for the Next Ten Years)에 Machine Learning의 향후 10년안의 10개의 문제에 대해서 논의 하고 있더군요. Statistical predicate inventionGeneralizing across domainsLearning many levels of structureDeep combination of learning and inferenceLearning to map between representationsLearning in the largeStructured prediction w..
분산 파일 시스템 &분산 컴퓨팅: Google Map Reduce, Apache HadoopMap Reduce for Machine Learnning: Map-Reduce for Machine Learning on MulticoreHadoop for Machine Learning:Apache Mahout 구글의 Map Reduce는 분산 파일과 분산 컴퓨팅을 위한 프로그래밍 모델로서 이를 오픈소스로 구현한 것이 Apache Hadoop이다. 원래 구글이 검색에 사용하기 위한 것으로 수많이 웹 페이지를 분류하고 인덱싱하기 위한 프로그래밍 모델이다. Hadoop 역시 Nutch라는 Lucene 공개 검색엔진의 Indexer와 Search로 구성된 자바로 구현한 오픈소스 검색엔진의 분산 파일 시스템으로 Map..
Map-Reduce for Machine Learning on Multicore Map-Reduce를 이용한 Machine Learning(locally weighted liner regression, k-means, logistic regression, naive Bayes, SVM, ICA, Principal Component Analysis, gaussian discriminant analysis, EM, backpropagation)의 속도 향상 IBM Parallel Machine Learning Toolbox classification: Support-vetcor machine(SVM) and liner least squars clustering: k-means, fuzzy k-means, k..