Processamento de Dados Massivos/Projeto e implementação de aplicações Big Data/Maximização de expectativas: diferenças entre revisões

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Inserção do contexto
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===Contexto===
 
O algoritmo de Maximização de Expectativas foi explicado e batizado em um famoso artigo de 1977 por Arthur Dempster, Nan Laird, e Donald Rubin. quando disseram que o método já havia sido “proposto outras vezes por autores que os precederam”. Em particular, um tratamento bem detalhado do algoritmo EM para famílias exponenciais foi publicado por Rolf Sundberg em sua tese e diversos artigos, seguido de sua colaboração com Per Martin-Löf e Anders Martin-Löf. O artigo de Dempster-Laird-Rubin em 1977 generalizou o método e traçou uma análise de sua convergência para uma classe maior de problemas. Dessa maneira esse artigo estabeleceu o EM como uma importante ferramenta na análise estatística.
 
Entre os usos históricos mais famosos, está o de como Kevin Knight utilizou o EM para quebrar o código de uma sociedade secreta de mais de 250 anos, ao invés de depender num dicionário pré-definido, ele computou a tradução de todas as palavras russas (idioma do documento previamente misterioso) para o inglês, e para cada uma delas inventar uma chave para transformar todo documento para o inglês ([http://www.wired.com/dangerroom/2012/11/ff-the-manuscript/all/ Fonte]).
 
Outro uso de importância do EM está descrito no artigo de Abhinandan Das, Mayur Datar, Ashutosh Garg e Shyam Rajaram, onde eles descrevem como o algoritmo foi utilizado, dentro da concepção do MapReduce, para a filtragem colaborativa. Outros usos importantes do algoritmo estão nas áreas de ''clusterização'' e classificação de dados. Como será demonstrado mais a frente, é possível identificar, facilmente, oportunidades de paralelização e distribuição de cargas de trabalho para ele.
 
===Algoritmo===
 
===Exemplo de Funcionamento===
===Requisitos===
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==Estudos de Caso==
 
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