評価アプリケーション

M岡研究室の4年生の学生と少しお話したが、評価しているアプリケーションが気になるので以下の論文のアプリケーションを列挙してみる。

様々な機械学習アルゴリズムの MapReduce による実装と高速化

http://www.cs.stanford.edu/people/ang//papers/nips06-mapreducemulticore.pdf

http://www.icsi.berkeley.edu/~arlo/publications/gillick_cs262a_proj.pdf

• Locally Weighted Linear Regression (LWLR)
• Naive Bayes (NB)
• Gaussian Discriminative Analysis (GDA)
• k-means
• Logistic Regression (LR)
• Neural Network (NN)
• Principal Components Analysis (PCA)
• Independent Component Analysis (ICA)
• Expectation Maximization (EM)
• Support Vector Machine (SVM)

この中で、それぞれ GPU による高速化している研究はあるのでそれを使って評価するのが良いだろう。

• k-means の GPU の高速化
  http://www.computer.org/portal/web/csdl/doi/10.1109/CSIE.2009.491

また、ちょっと視点は異なるが、Hadoop が各企業でどのように使われているかをまとめたサイトもある。

http://wiki.apache.org/hadoop/PoweredBy

そのほかに、Apache プロジェクトの中に Mahout という機械学習のアルゴリズムを MapReduce などのフレームワークでスケーラブルにするプロジェクトもあります。

http://lucene.apache.org/mahout/taste.html