Acroquest Technologyは2014年1月30日、分散処理フレームワークのStorm上で動作する機械学習向けライブラリ「AcroMUSASHI Stream-ML（Machine Learning Library）」をOSSとして公開した。Acroquest TechnologyのGitHubのページからダウンロードできる。
AcroMUSASHI Stream-MLに含まれるライブラリ群を利用すれば、機械学習に使われるクラスタリングや異常値検知といった処理を分散処理フレームワーク上で実装できる。ビックデータなどの連続的に発生するストリームデータに対して、動的に学習データを更新しながらリアルタイムに分析するといった処理が可能になる。
また、AcroMUSASHI Stream-MLのベースになっているOSSのAcroMUSASHI Streamと組み合わせることで、データの収集・分析・結果の出力といった機械学習システムを迅速に立ち上げられる。
AcroMUSASHI Stream-MLで実装できるアルゴリズムは、クラスタリングアルゴリズムの「K-means」、外れ値を検出する「LOF（Local Outlier Factor）」、変化点を検出する「ChangeFinder」の3つ。Acroquest Technologyでは、今後もニーズが高いアルゴリズムから順次対応していくという。
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