En général, les entreprises utilisent souvent des outils comme Apache Mahout pour développer des solutions d'apprentissage automatique permettant d'utiliser de grands ensembles de données dans des environnements professionnels.
Les entreprises peuvent utiliser Apache Mahout pour développer des systèmes d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés évolutifs. Les fonctions d'apprentissage automatique supervisées collectent des données de formation spécifiques et stockent des informations classifiées. L'apprentissage non supervisé récupère des données dans des formats moins définis. Quoi qu’il en soit, le système développe des résultats actifs basés sur les entrées.
Une utilisation d'Apache Mahout est la pratique du filtrage collaboratif, qui est un moyen populaire par lequel les détaillants créent des moteurs de recommandation ou d'autres systèmes d'apprentissage en profondeur qui tentent de déterminer les préférences personnalisées des clients. Différents types de configurations de filtrage collaboratif, telles que les systèmes basés sur les utilisateurs ou les éléments, sont attrayants pour les entreprises qui souhaitent augmenter la conversion et la sensibilisation des clients. Apache Mahout peut être utilisé pour n'importe lequel de ces types de projets. Par exemple, les entreprises peuvent introduire des données sur les utilisateurs et les produits dans un système d'apprentissage automatique pour obtenir une meilleure intelligence économique et tracer la voie à suivre, en fonction de l'historique et des profils des clients ainsi que d'autres données utiles.
Les entreprises peuvent également utiliser Apache Mahout pour le clustering de données. Essentiellement, l'outil Apache Mahout décompose les grands ensembles de données et les trie en groupes probables, et utilise diverses métriques et algorithmes pour déterminer quelles valeurs et variables vont ensemble.
Une approche similaire, la catégorisation, est également quelque chose qu'Apache Mahout peut aider. Apache Mahout peut implémenter des outils de clustering basés sur Apache MapReduce, travailler avec des bibliothèques matricielles et vectorielles, ou utiliser des systèmes de classification bayésiens.
En règle générale, les entreprises créent des équipes pour écrire et saisir du code, pour créer des moteurs de recommandation ou d'autres outils basés sur des processus d'apprentissage automatique. Apache Mahout peut vous aider dans une grande partie des démarches liées à l'organisation et à la mise en œuvre de ces projets.
Grâce à l'utilisation de modèles et de bibliothèques utiles, Apache Mahout peut aider à la compilation de ressources et de modèles expérimentaux pour créer des moteurs de recommandation et d'autres éléments utiles liés à l'entreprise. Les professionnels peuvent également utiliser Apache Mahout pour tenter de comprendre comment gérer la croissance ou faire évoluer les systèmes de manière continue, en fonction des besoins de l'entreprise.