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H2O is an Open Source, Distributed, Fast & Scalable Machine Learning Platform: Deep Learning, Gradient Boosting (GBM) & XGBoost, Random Forest, Generalized Linear Modeling (GLM with Elastic Net), K-Means, PCA, Generalized Additive Models (GAM), RuleFit, Support Vector Machine (SVM), Stacked Ensembles, Automatic Machine Learning (AutoML), etc.

What it solves

H2O は、分散型・スケーラブルなインメモリ機械学習プラットフォームを提供し、ユーザーが多数のマシンにまたがるクラスター上で大規模データセットや複雑なモデルを扱えるようにします。さまざまなインターフェースと自動化ツールを通じて、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイのプロセスを簡素化します。

How it works

H2O はインメモリプラットフォームとして動作し、Hadoop や Spark といったビッグデータ技術と統合できます。R、Python、Scala、Java、JSON、そして Flow と呼ばれるウェブベースのノートブックなど、複数のクライアントインターフェースをサポートしています。プラットフォームは GLM、Random Forest、Deep Neural Networks など幅広いアルゴリズムを実装し、完全自動の機械学習を実現する H2O AutoML も含んでいます。モデルは保存・ロードが可能で、スコアリング用に POJO や MOJO 形式でエクスポートでき、高性能な本番環境での高速スコアリングが可能です。

Who it’s for

大規模データセットでスケーラブルな機械学習を行う必要があるデータサイエンティストや開発者、また Python や R といった慣れ親しんだ言語を使いながら分散コンピューティングの力を活用したい人向けです。

Highlights

  • Distributed Scalability: Built for in-memory, distributed machine learning that works with Hadoop and Spark.
  • Broad Algorithm Support: Includes GLM, XGBoost, Random Forests, Deep Neural Networks, Naive Bayes, and more.
  • AutoML: Features a fully automatic machine learning algorithm to streamline model selection and tuning.
  • Production-Ready Export: Models can be exported to POJO or MOJO formats for extremely fast scoring in production environments.
  • Multi-Language Support: Accessible via Python, R, Java, Scala, and a web interface.