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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

H2O는 분산형·확장 가능한 메모리 내 머신러닝 플랫폼을 제공하여 사용자가 여러 대의 머신 클러스터에 걸쳐 대규모 데이터셋과 복잡한 모델을 처리할 수 있게 합니다. 다양한 인터페이스와 자동화 도구를 통해 머신러닝 모델의 구축, 학습, 배포 과정을 단순화합니다.

How it works

H2O는 메모리 내 플랫폼으로서 Hadoop 및 Spark와 같은 빅데이터 기술과 통합됩니다. R, Python, Scala, Java, JSON 및 Flow라는 웹 기반 노트북 등 여러 클라이언트 인터페이스를 지원합니다. 플랫폼은 GLM, Random Forest, Deep Neural Networks 등 다양한 알고리즘을 구현하고, 완전 자동 머신러닝을 제공하는 H2O AutoML을 포함합니다. 모델은 저장·로드가 가능하며, POJO 또는 MOJO 형식으로 내보내어 고성능 프로덕션 환경에서 빠른 스코어링을 수행할 수 있습니다.

Who it’s for

대규모 데이터셋에서 확장 가능한 머신러닝을 수행해야 하는 데이터 과학자와 개발자, 그리고 Python이나 R과 같은 익숙한 언어를 사용하면서 분산 컴퓨팅 파워를 활용하고자 하는 사람들을 위한 솔루션입니다.

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.