嘗試 H2o 做機器學習

我目前正在參加一個機器學習班，雖然工作量很瘋狂，但我非常喜歡。我最初計劃使用 R 來訓練我的資料庫，但老師建議我使用一個 FOSS 機器學習框架 H2o。

起初我有點懷疑，因為我已經對 R 掌握得不錯了，但後來我發現你可以簡單地將 H2o 作為 R 庫導入。H2o 將大多數 R 函數替換為其自己的並行化函數，以減少處理時間（不再需要 doParallel 調用），並且使用「外部」服務端來運行，而不是直接調用 R。


直到我真正在實際中開始在 H2o 中使用 R 時，我對這種情況都非常滿意。我在使用非常大的資料庫時，庫變得笨重，我幾乎不能做任何有用得事情。大多數時候，我最後只是得到一個很長的 Java 回溯調用。

我相信正確地將 H2o 作為一個庫使用將非常強大，但可惜的是，它似乎在我的 R 技能中無效。


我生了一整天的氣 —— 無法實現我想做的事 —— 直到我意識到 H2o 有一個名為 Flow 的 WebUI。我通常不喜歡使用 web 來完成重要的工作，比如編寫代碼，但是 Flow 簡直太不可思議了。

自動繪圖功能，運行資源密集模型時集成 ETA（預計剩餘時間），每個模型參數的描述（這些參數甚至會根據您熟悉的統計模型分成不同部分），Flow 似乎擁有所有功能。我很快就能夠運行 3 種基本的機器學習模型並獲得實際可解釋的結果。

所以，如果你一直渴望使用最先進的機器學習模型分析非常大的資料庫，我會推薦使用 H2o。首先嘗試使用 Flow，而不是 Python 或 R 的鉤子，來看看它能做什麼。

唯一缺點是，H2o 是用 Java 編寫的，並依賴 Java 1.7 來運行。並且需要警告的是：它需要非常強大的處理器和大量的內存。即使有 10 個可用的內核和 10Gb 的 RAM，我可憐的伺服器也苦苦掙扎了一段時間。

via: https://veronneau.org/playing-with-water.html

作者：Louis-Philippe Véronneau 譯者：geekpi 校對：wxy

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