H2O (Software)

H₂O ist eine Open-Source-Software vom Unternehmen H2O.ai (zuvor 0xdata) für Big-Data-Analysen.

H₂O implementiert Algorithmen aus dem Bereich Statistik, Data-Mining und maschinelles Lernen (generalisierte Lineare Modelle, K-Means, Random Forest, Gradient Boosting und Deep Learning). Die Software basiert auf dem Hadoop Distributed File System, sodass ein Performance-Gewinn gegenüber anderen Analysewerkzeugen erzielt wird. Während des Durchlaufens der Algorithmen werden approximative Ergebnisse ausgegeben, sodass Anwender einen Eindruck vom späteren Ergebnis bekommen und außerdem korrigierend eingreifen können. H₂O kann grafisch über einen Webbrowser bedient werden oder über Schnittstellen mit R, Python, Apache Hadoop und Spark genutzt werden sowie in Maven ausgeführt werden. Mit Hilfe der REST-API kann H₂O auch von Microsoft Excel oder RStudio aus bedient werden. KNIME bietet mit der H2O Machine Learning Integration Nodes für die Nutzung von H2O Algorithmen in KNIME Workflows an.^[1] Die Software wird kostenlos vertrieben; das Geschäftsmodell besteht in der Entwicklung von individuellen Anpassungen und Support.^[2][3]

Die drei Stanford-Professoren Stephen P. Boyd, Robert Tibshirani und Trevor Hastie bilden ein Gremium, das H₂O in wissenschaftlichen Fragen berät.

H₂O wurde von GitHub-Mitgliedern unter den in Java geschriebenen Open-Source-Projekten für maschinelles Lernen auf Platz 1 gewählt. Die Zeitschrift Fortune hat 2014 zudem Arno Candel, einen der wichtigsten Entwickler, als einen von 20 Big Data All-Stars gekürt.^[4]