Машобуч - улов статей

Решил я погрузиться в пучины модного нынче machine learning. Полез, понятное дело, в Интернет. И нашел там массу всего интересного.

Вот, например - можно ли машинно обучаться с помощью SQL? Обычно-то используют R и Python. Но вот некто Адам Праут считает, что нужно начинать с SQL - "Building a Machine Learning Application? Start with SQL". Адам считает, что современный SQL неплохо параллелится. А сочетание распределенного SQL хранилища с очередью сообщений (типа Kafka) и исполнительного движка типа Spark - вообще огонь.

Кстати, плюсы и минусы Spark хорошо разобраны в статье "Apache Spark — достоинства, недостатки, пожелания".

Внимательного прочтения заслуживает статья "Modeling and simulation in the big data era".

Появление больших данных заставляет разрабатывать распределенные алгоритмы машобуча. Об этом - в статье "Distributed Machine Learning Is The Answer To Scalability And Computation Requirements".