Apache Flink ML 2.1 hat das Apache-Flink-Team von der Apache Software Foundation (ASF) veröffentlicht. Neuerungen an der Infrastruktur, Implementierung von zehn weiteren Algorithmen und Hinzufügen für Python und Java Beispielprogramme für jeden der neuen Algorithmen sind neu.

Das Entwickeln von Online-Machine-Learning-Anwendungen voranzutreiben soll eines der Hauptziele von Apache Flink ML sein. Um Nutzern von Online-Learning-Algorithmen zu erlauben, Modelldaten als unbegrenzte Datenströme zu übermitteln und zu persistieren, wurde die Version 2.0 mit der Apache-Flink-ML-API mit setModelData() und getModelData() ergänzt.

In die fünf Kategorien Feature Engineering (MinMaxScaler, StringIndexer, VectorAssembler, StandardScaler, Bucketizer), Online-Learning (OnlineKMeans, OnlineLogisticRegression), Regression (LinearRegression), Klassifikation (LinearSVC) und Evaluation (BinaryClassificationEvaluator) lassen sich die neuen Algorithmen zusammenfassen.

Für den Einsatz dieser Algorithmen führt die Website des Projekts Beispielprogramme mit Python und Java auf, um Nutzerinnen und Nutzern beim Einstieg zu helfen.

Im Apache-Flink-Blog finden sich alle weiteren Informationen zum neuen Release von Apache Flink ML.

(ts, hannover)

(siehe auch: Heise-News-Ticker)

Hannover · EDV-Beratung · Linux · Novell · Microsoft · Seminar · IT-Consult · Netzwerk · LPIC · CLE