Enam algoritma machine learning sedang dikembangkan untuk large-scale, distributed storaged, dan paralel processing di Google selama beberapa tahun terakhir ini. Disebutkan bahwa enam algoritma tersebut adalah Support Vector Machine (SVM), Singular Value Decomposition (SVD), Spectral Clustering, Association Mining, Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA), dan Latent Dirichlet Allocation (LDA). Bahkan, PSVM sudah tersedia secara public dan dapat didownload. Btw, PSVM merupakan salah satu project hasil 20% time. Sebuah task SVM yang memerlukan tujuh hari pada sebuah komputer dapat diselesaikan dalam waktu dua jam dengan menggunakan PSVM pada 200 komputer.
Algoritma-algoritma di atas merupakan algoritma yang saat ini termasuk algoritma yang terbukti efektif dengan pondasi teori yang sangat kuat, namun komputasinya sangat tinggi. Pada SIGMOD record March 2008, Edward Chang, salah satu peneliti Google, melaporkan bahwa SVM, SVD, PLSA, dan LDA sangat berguna untuk klasifikasi dan collaborative filtering di Google. Google Knowledge search (baru tersedia di Rusia), dan Laiba (produk social-network dengan platform Orkut yang juga baru tersedia di Cina) adalah produk-produk terbaru Google yang menggunakan algoritma-algoritma ini pada infrastukturnya.
Apakah algoritma-algoritma ini akan menjadi tren machine learning masa depan??

Selain tentang algoritma machine learning yang sedang dikembangkan Google, paper “Data Management Projects at Google” juga menceritakan beberapa proyek Google yang lain termasuk Crawling Deep Web, Searching HTML Tables, BIGTable, dan MiniTables.

Referensi:
1. Data Management Projects at Google. SIGMOD Record, March 2008. (Vol. 37, No. 1)
2. PSVM – a parallel version of support vector machine