Video: How to Change Language In VLC Media Player 2025
Disciplína strojního učení má bohatý a rozsáhlý katalog technik. Mahout přináší do tabulky řadu statistických nástrojů a algoritmů, ale zachycuje jen zlomek těchto technik a algoritmů, protože úkol konverze těchto modelů na rámec MapReduce je náročný.
Mahout určitě bude pokračovat v rozšiřování svého statistického panelu nástrojů, ale do té doby všichni vědci a statistici musí vědět o alternativním softwaru pro statistické modelování - což je místo, kde R přijde.
R jazyk je silný a populární open-source statistický jazyk a vývojové prostředí. Nabízí bohatý analytický ekosystém, který může pomáhat vědcům dat s průzkumem dat, vizualizací, statistickou analýzou a výpočetní technikou, modelováním, strojovým učením a simulací. Jazyk R je běžně používaný statistikami, datovými horníky, analytiky dat a (dnes) vědci v oblasti dat.
Komplexní archivační síť (CRAN), které od doby psaní obsahují více než 3000 balíků statistických analýz. Tyto doplňky lze vložit do libovolného projektu R, který poskytuje bohaté analytické nástroje pro běh klasifikace, regrese, shlukování, lineární modelování a více specializované algoritmy strojového učení. Jazyk je dostupný pro ty, kteří jsou obeznámeni s jednoduchými typy datové struktury - vektory, skaláry, datové rámce (matice) a podobně - běžně používané statistici a programátory.
Tyto systémy jsou nerozdělitelné a nebyly vyvinuty tak, aby byly škálovatelné pro moderní petabyte-svět velkých dat. Návrhy na překonání těchto omezení potřebují rozšířit oblast působnosti R nad rámec načítání v paměti a jednoho prostředí pro práci s počítačem a současně zachovat vnímání R pro snadno nasazení statistických algoritmů.
