问：
公司如何使用Apache Mahout进行机器学习？
A：通常，公司经常使用诸如Apache Mahout之类的工具来开发机器学习解决方案，以在业务环境中使用大数据集。
企业可以利用Apache Mahout开发可扩展的受监督和不受监督的机器学习系统。 受监督的机器学习功能收集特定的训练数据并存储分类信息。 无监督学习采用的数据定义不明确。 无论哪种方式，系统都将基于输入来开发活动结果。
Apache Mahout的一种用法是用于协作过滤的实践，这是零售商建立推荐引擎或其他深度学习系统以尝试找出个性化客户偏好的一种流行方法。 不同类型的协作式过滤设置（例如基于用户或基于项目的系统）对于希望提高转化和覆盖客户范围的企业很有吸引力– Apache Mahout可以用于任何这些类型的项目。 例如，企业可以根据客户历史记录，个人资料以及其他有用数据，将用户和产品数据输入到机器学习系统中，以获得更好的商业智能并规划前进的道路。
公司还可以使用Apache Mahout进行数据集群。 本质上，Apache Mahout工具将大型数据集分解成几组，并使用各种度量和算法来确定哪些值和变量属于同一类。
Apache Mahout也可以提供类似的分类方法。 Apache Mahout可以基于Apache MapReduce实现聚类工具，或者与矩阵和向量库一起使用，或者使用贝叶斯分类系统。
通常，公司会创建团队来编写和输入代码，以基于机器学习过程创建推荐引擎或其他工具。 Apache Mahout可以帮助组织和实施这些项目的很多工作。
通过使用有用的模板和库，Apache Mahout可以帮助编译资源和实验模型，以创建推荐引擎和其他有用的业务相关项目。 专业人员还可以使用Apache Mahout尝试根据企业需求确定如何持续管理增长或扩展系统。
