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Dario Zocholl

Lexoro Data Science Survey

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Wir von lexoro möchten die Community mit informativen Beiträgen fördern und erstellen dazu regelmäßige Mini-Studien. Die aktuelle Umfrage finden Sie in diesen Artikel eingebettet (siehe unten) oder mit einem Klick auf diesen Direktlink.

Data Science…more than Python, TensorFlow & Neural Networks

Künstliche Intelligenz, Data Science, Machine Learning – das sind die Schlagwörter der Stunde. Man kann sich den Berichten und Artikeln über die technologischen Entwicklungen, Trends und die Veränderungen, die uns bevorstehen kaum entziehen. Viele sind sich einig: Wir stehen vor einem Paradigmenwechsel vorangetrieben durch einen technologischen Fortschritt, dessen Geschwindigkeit – auch wenn es vielen zu schnell geht – exponentiell zunimmt. Und auch wenn wir noch am Anfang dieses neuen Zeitalters stehen, so sind die Veränderungen jetzt schon zu spüren – in den Unternehmen, in unserem Alltag, in unserer Kommunikation…

Der Arbeitsmarkt im Speziellen sieht sich auch einem starken Veränderungsprozess unterworfen. Berufe, die noch vor nicht allzu langer Zeit als nicht durch Maschinen ersetzbar galten, sind dabei zu verschwinden oder zumindest sich zu verändern. Gleichzeitig entstehen neue Jobs, neue Rollen, neue Verantwortungsbereiche. Kaum ein Unternehmen kommt daran vorbei sich den Herausforderungen dieses technologischen Wandels zu stellen. Neue Strukturen, Abteilungen, Arbeitsmodelle und Jobs entstehen.

Doch um auf die anfangs genannten Hype-Begriffe zurückzukommen – was verbirgt sich eigentlich hinter Data Science, Machine Learning und Artificial Intelligence?! Was macht einen guten Data Scientist eigentlich aus?

Die Antwort scheint aus Sicht vieler Manager einfach: im Studium Python lernen, regelmäßig Big Data Tools von Hadoop nutzen, sich in TensorFlow einarbeiten und etwas über Neural Networks lesen – und fertig ist der Data Scientist. Doch so einfach ist es leider nicht. Oder eher zum Glück?! Neue Job-Rollen erfordern auch neue Denkweisen im Recruiting! Wir entfernen uns von einem strikten Rollen-basiertem Recruiting und fokussieren uns immer mehr auf die individuellen Kompetenzen und Stärken der einzelnen Personen. Wir sind davon überzeugt, dass die treibenden Köpfe hinter der bereits laufenden Datenrevolution deutlich facettenreicher und vielschichtiger sind als sich das so mancher vielleicht wünschen mag.

Diesem Facettenreichtum und dieser Vielschichtigkeit wollen wir auf den Grund gehen und dieser Survey soll einen Beitrag dazu leisten. Welche Kompetenzen sollte ein guter Data Scientist aus Ihrer Sicht mitbringen? In welchen Bereichen würden Sie persönlich sich gerne weiterentwickeln? Haben Sie die Möglichkeiten dazu? Sind Sie auf dem richtigen Weg sich zu einem Data Scientist oder Machine Learning Expert zu entwickeln? Oder suchen Sie nach einem ganz anderen Karriereweg?
Mit einem Zeit-Investment von nur 5 Minuten leisten Sie einen wertvollen Beitrag zur Entwicklung unseres A.I.-Skillprints, der es ermöglichen wird, eine automatische, datengestützte Analyse Ihrer A.I.-bezogenen Fähigkeiten durchzuführen und Empfehlungen für eine optimale Karriereentwicklung zu erhalten.

Vielen Dank im Voraus für Ihre Teilnahme!

Das lexoro-Team


Benjamin Aunkofer

Distributed Computing – MapReduce Algorithmus

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Sollen große Datenmengen analysiert werden, ist die Hardware eines leistungsfähigen Computers schnell überfordert und die Analysezeiten werden zu lang. Die Lösung zur Bewältigung von Big Data Analytics sind Konzepte des verteilten Rechnens (Distributed Computing).

Vertikale Skalierung – Der Klassiker der leistungsstarken Datenverarbeitung

Die meisten Unternehmen setzen heute noch auf leistungsstarke und aufrüstbare Einzelserver. Sollten Datenmengen größer und Analysen rechenaufwändiger werden, werden Festplatten (Storage), Arbeitsspeicher (RAM) und Prozessoren (CPU) aufgerüstet oder der Server direkt durch einen leistungsstärkeren ersetzt.

Diese Form der sogenannten vertikalen Skalierung (Vergrößerung der Server-Komponenten) ist für viele Unternehmen heute noch gängige Praxis, auch weil sie leicht zu administrieren ist und sie mit nahezu jeder Software funktioniert. Jedoch sind der Erweiterbarkeit gewisse Grenzen gesetzt und auch der Wechsel zu noch leistungsfähigerer Hardware würde den Einsatz von neuester High-End-Hardware bedeuten, der Kostenanstieg wäre exponentiell. Ferner bedarf es einer durchdachten Backup-Strategie mit gespiegelten Festplatten oder einem ganzen Backup-Server.

Leistungsstarke Server sind teuer und können zwar große Datenmengen weitaus schneller auswerten als Consumer-Computer, jedoch sind auch sie eher nicht dazu in der Lage, Big Data zu verarbeiten, also beispielsweise 100 Terabyte Daten binnen Sekunden statistisch auszuwerten.

Horizontale Skalierung – Skalierbare Speicher-/Rechenleistung

Ein alternatives Konzept zur vertikalen Skalierung ist die horizontale Skalierung. Dabei werden mehrere Computer, die im Vergleich oftmals über nur mittelmäßige Leistungsmerkmale verfügen, über ein Computer-Netzwerk verbunden und parallel angesteuert.

Der große Vorteil der horizontalen Skalierung ist der kostengünstige Einstieg, denn praktisch könnte bereits mit einem einzelnen Computer (Node) begonnen werden und dann nach und nach mit weiteren Nodes die Leistungsfähigkeit des Clusters (Verbund von Nodes) linear gesteigert werden. Ungefähr linear wachsen auch die Kosten an, so dass diese weitaus besser planbar sind. Cluster können weitaus höhere Leistungen erreichen als es einzelne Server könnten, daher gibt die horizontale Skalierung als diejenige, die sich für Big Data Analytics eignet, denn sie ermöglicht verteiltes Rechnen (Distributed Computing). Mit einem ausreichend großen Cluster lassen sich auch 100 Terabyte und mehr in wenigen Augenblicken statistisch auswerten.

Ferner ermöglichen horizontale Lösungen integrierte Backup-Strategien, indem jeder Node des Clusters über ein Backup der Daten eines anderen Nodes verfügt. Verfügt ein Node sogar über mehrere Backups, lässt sich eine sehr hohe Ausfallsicherheit – Datenverfügbarkeit im Cluster – erzielen.

Jedoch gibt es auch Nachteile der horizontalen Skalierung: Die Administration eines Clusters ist weitaus herausfordernder als ein einzelner Server, egal wie leistungsstark dieser sein mag. Auch Bedarf es viel räumlichen Platz für einen (oder gar mehrere) Cluster. Die Kompatibilität der Nodes sollte auch für die nächsten Jahr gesichert sein und nicht zuletzt ist es eine große Hürde, dass die einzusetzende Software (Datenbank- und Analyse-Software) für den Einsatz auf Clustern geeignet sein muss. Verbreite Software-Lösungen für verteiltes Speichern und Rechnen kommen beispielsweise von der Apache Foundation als Open Source Software: Hadoop, Spark und Flink.

Map Reduce Processing

Damit verteiltes Rechnung funktioniert, bedarf es der richtigen Software, die wiederum Algorithmen einsetzt, die sich dafür eignen. Der bekannteste und immer noch am weitesten verbreitete Algorithmus ist MapReduce. MapReduce ist ein sehr einfacher Algorithmus und dürfte von der grundsätzlichen Vorgehensweise jedem Software-Entwickler oder Analyst vertraut sein. Das Prinzip entspricht dem folgenden SQL-Statement, dass die am häufigsten vorkommende Sprache aus dem Datensatz (Tabelle Customers) abfragt:

Es gibt eine Tabelle (es könnte eine Tabelle in einer relationalen Datenbank sein oder eine CSV-Datei), die durch eine SELECT-Query abgefragt (map), groupiert (combine) und sortiert (sort). Dieser Schritt kann vereinfacht als Map-Funktion betrachtet werden, die in einer Liste Paaren aus Schlüssel (Keys) und Werten (Values) resultiert. Ist diese Liste vorhanden, kann diese auf die gewünschten Ergebnisse entspechend einer Logik (z. B. max(), min(), mean(), sum()) auf wenige oder nur einen einzigen Wert reduziert werden (Reduce-Funktion). Zu beachten ist dabei, dass der Map-Prozess sehr viel speicher- und rechen-aufwändiger als der Reduce-Prozess ist. Führen wir diese Abfrage auf einer Maschine aus, fassen wir die beiden Abfragen als ein Statement aus:

Betrachten wir jedoch die einzelnen Schritte, können wir sie wieder zumindest in einen Map- und einen Reduce-Schritt unterteilen. Diese Aufteilung machen wir uns für das verteilte Rechnen zunutze: Wenn jeder Computer (Node; oft auch Client Node oder Data Node) einen Teil der Daten besitzt, kann jeder Node für sich einen Map-Prozess durchführen, die Ergebnisse dann an einen Master-Node (oder in Hadoop-Sprache: Name Node) senden, der den Reduce-Prozess durchführt. Der Großteil der Aufgabe findet somit auf dem Cluster statt, nur der simple Reduce-Schritt auf einem einzelnen Computer.

Oftmals reicht ein parallel ablaufender Map-Prozess auf dem Cluster nicht aus, um Daten effizient auswerten zu können. Die Maßgabe sollte stets sein, den Reduce-Aufwand so gering wie möglich zu halten und soviel Arbeit wie möglich auf den Cluster zu verlagern. Daher sollte jeder Node im Cluster soweit aggregieren wie möglich: Dafür gibt es den Combine-Schritt.

Die zuvor erwähnte SQL-Abfrage als MapReduce würde bedeuten, dass ein Node über den Datensatz verfügt (und andere Nodes über weitere Datensätze) und jeder Node für sich seine Daten über einen Map-Prozess herausarbeitet, über einen Combine-Prozess aggregiert und die Aggregationsergebnisse an den Master-Node (Name Node) sendet. Hat der Master-Node alle Ergebnisse erhalten, berechnet dieser daraus das Endergebnis (Reduce).

Zusammenfassung: Map Reduce

MapReduce ist der bekannteste Algorithmus zur verteilten Verarbeitung von Daten und eignet sich für die Durchführung von komplexen Datenanalysen. Liegen Datensätze auf mehreren Computern (Client Nodes) vor, läuft der Algorithmus in der Regel in drei Schritten ab:

  1. Map – Selektierung der Datensätze auf den Computern im gewünschten Format und Durchführung einer Berechnung, beispielsweise der Bildung einer Summe. Dieser Schritt ist ermöglich das Prinzip Schema on Read, das aus Hadoop ein Tool zur Verarbeitung von unstrukturierten Daten macht.
  2. Combine – Durchführung einer Aggregation, die ebenfalls auf jeden Client Node durchgeführt wird, zur Zusammenfassung von Map-Ergebnissen.
  3. Reduce – Aggregation aller Ergebnisse auf dem zentralen Rechner (Name Node)

MapReduce ist dazu geeignet, unstrukturierte Daten zu verarbeiten, denn das Format der Daten wird über einen Map-Algorithmus bestimmt, der sehr flexibel programmiert werden kann. MapReduce ist kein eng definierter Algorithmus, sondern eine Hülle, die mit Inhalt befüllt werden muss. So müssen MapReduce-Algorithmen individuell über eine Programmiersprache wie Java, Scala oder Python programmiert werden.

Ein Beispiel eines in Java programmierten Word-Count-Algorithmus nach der MapReduce-Logik in Hadoop findet sich hier:

MapReduce und Advanced Analytics

MapReduce spielt seine Vorteile auf Computer-Clustern aus und eignet sich sehr zur Analyse von Daten nach dem Schema on Read. Für kompliziertere Analysealgorithmen ist MapReduce jedoch nur bedingt geeignet, denn bereits einfache Join-Anweisungen benötigen mehrere MapReduce-Ketten.

Während statistische Auswertungen und Join-Anweisungen mit MapReduce noch gut möglich sind, werden Algorithmen des maschinellen Lernens schwierig bis kaum möglich, da diese viele Iterationen, z. B. zur Anpassung von Gewichten, benötigen.

Benjamin Aunkofer

Machine Learning: Online vs Offline

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Das ist Artikel 4 von 4 aus der Artikelserie – Was ist eigentlich Machine Learning?

Die Begriffe online und offline sind mit vielen Bedeutungen versehen und so ist – wie bei vielen Unterscheidungsmöglichkeiten des maschinellen Lernens – die Verwirrung vorprogrammiert. Diese Unterscheidung betrifft die Trainingsphasen der parametrischen Verfahren des maschinellen Lernens.

Offline Learning

Mit Offline Learning ist nicht gemeint, dass der Algorithmus nicht ans Internet angebunden ist, sondern dass es sich bei der Trainingsprozedure um eine Stapelverarbeitung handelt. Daher wird manchmal auch vom Batch Learning gesprochen. Beim Batch Learning werden die Parameter bzw. das Modell erst angepasst, nachdem der gesamte Batch (Stapel an Datensätzen) das Training durchlaufen hat. Die gewöhnliche Gradientenmethode als ein Optimierungsverfahren ist das Gradientenabstiegsverfahren als Stapelverarbeitung. Dabei wird der Gradient, der die Richtung für die Anpassung der Gewichtungen der Funktionsparameter vorgibt, anhand der gesamten Trainingsdatenmenge berechnet.

Der Vorteil dieser Vorgehensweise ist, dass das Training als Prozess sehr schnell läuft und die Funktionsparameter direkt aus dem gesamten Datenbestand heraus bestimmt werden.

Demgegenüber steht der Nachteil, dass der ganze Stapel in den Arbeitsspeicher geladen werden muss, was eine entsprechend leistungsfähige Hardware voraussetzt. Soll das Lern-System für das Training live an einer Datenquelle (z. B. ein Data Stream aus dem Social Media) angebunden werden, müssen die Daten erstmal gespeichert werden (Bildung des Stapels), bevor sie verarbeitet und dann verworfen werden können, was den dafür nötigen Speicherplatz bedingt.

Online Learning

Beim Online-Learning wird nicht über einen Stapel (Batch) trainiert, sondern jeder einzelne Datensatz (aus einer großen Menge an Datensätzen oder live hinzugefügte Datensätze) wird dem Training einzeln hinzugefügt, trainiert und umgehend in eine Parameteranpassung (Modellanpassung) umgesetzt. Dies lässt sich beispielsweise mit der stochastischen Gradientenmethode realsieren, die iterativ arbeiten und den Gradienten zur Gewichtungsanpassung für jeden einzelnen Datensatz bestimmt, statt einen ganzen Batch zu verarbeiten und daraus einen Fehler zu berechnen. Online-Learning ist ein inkrementell arbeitendes Lernen, welches das Modell kontinuierlich – nämlich nach jedem Datensatz (Sample) – anpasst.

Die Optimierung läuft somit – wenn auf eine große Datenmenge angewendet wird – natürlich langsamer und ist eher nicht geeignet, wenn ein Training schnell verlaufen muss oder eine große Datenmenge die Hardware sowieso schon auslastet. Dafür wird das Modell beim Online-Learning in Echtzeit trainiert, wenn neue Daten zur Verfügung stehen. Neu hinzugefügte Daten fließen sofort ins Modell ein, so kann ein Lern-System als ein Live-System gleich auf Änderungen reagieren und die Trainingsdaten wieder verworfen werden (da sie bereits ins Training eingeflossen sind).

Mini-Batch-Verfahren

Während beim Online Learning alle Datensätze einzeln durchgegangen werden (dauert lange) und beim Offline Learning der gesamte Stapel an Datensätzen durchgearbeitet wird (viel Speicherplatzbedarf), ist der sogenannte Mini-Batch der Mittelweg. Wie der Name bereits andeutet, wird ein kleinerer Stapel (z. B. 50 Datensätze) gesammelt und verarbeitet.

Derry Holding

Applying Data Science Techniques in Python to Evaluate Ionospheric Perturbations from Earthquakes

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Multi-GNSS (Galileo, GPS, and GLONASS) Vertical Total Electron Content Estimates: Applying Data Science techniques in Python to Evaluate Ionospheric Perturbations from Earthquakes

1 Introduction

Today, Global Navigation Satellite System (GNSS) observations are routinely used to study the physical processes that occur within the Earth’s upper atmosphere. Due to the experienced satellite signal propagation effects the total electron content (TEC) in the ionosphere can be estimated and the derived Global Ionosphere Maps (GIMs) provide an important contribution to monitoring space weather. While large TEC variations are mainly associated with solar activity, small ionospheric perturbations can also be induced by physical processes such as acoustic, gravity and Rayleigh waves, often generated by large earthquakes.

In this study Ionospheric perturbations caused by four earthquake events have been observed and are subsequently used as case studies in order to validate an in-house software developed using the Python programming language. The Python libraries primarily utlised are Pandas, Scikit-Learn, Matplotlib, SciPy, NumPy, Basemap, and ObsPy. A combination of Machine Learning and Data Analysis techniques have been applied. This in-house software can parse both receiver independent exchange format (RINEX) versions 2 and 3 raw data, with particular emphasis on multi-GNSS observables from GPS, GLONASS and Galileo. BDS (BeiDou) compatibility is to be added in the near future.

Several case studies focus on four recent earthquakes measuring above a moment magnitude (MW) of 7.0 and include: the 11 March 2011 MW 9.1 Tohoku, Japan, earthquake that also generated a tsunami; the 17 November 2013 MW 7.8 South Scotia Ridge Transform (SSRT), Scotia Sea earthquake; the 19 August 2016 MW 7.4 North Scotia Ridge Transform (NSRT) earthquake; and the 13 November 2016 MW 7.8 Kaikoura, New Zealand, earthquake.

Ionospheric disturbances generated by all four earthquakes have been observed by looking at the estimated vertical TEC (VTEC) and residual VTEC values. The results generated from these case studies are similar to those of published studies and validate the integrity of the in-house software.

2 Data Cleaning and Data Processing Methodology

Determining the absolute VTEC values are useful in order to understand the background ionospheric conditions when looking at the TEC perturbations, however small-scale variations in electron density are of primary interest. Quality checking processed GNSS data, applying carrier phase leveling to the measurements, and comparing the TEC perturbations with a polynomial fit creating residual plots are discussed in this section.

Time delay and phase advance observables can be measured from dual-frequency GNSS receivers to produce TEC data. Using data retrieved from the Center of Orbit Determination in Europe (CODE) site (ftp://ftp.unibe.ch/aiub/CODE), the differential code biases are subtracted from the ionospheric observables.

2.1 Determining VTEC: Thin Shell Mapping Function

The ionospheric shell height, H, used in ionosphere modeling has been open to debate for many years and typically ranges from 300 – 400 km, which corresponds to the maximum electron density within the ionosphere. The mapping function compensates for the increased path length traversed by the signal within the ionosphere. Figure 1 demonstrates the impact of varying the IPP height on the TEC values.

Figure 1 Impact on TEC values from varying IPP heights. The height of the thin shell, H, is increased in 50km increments from 300 to 500 km.

2.2 Phase Smoothing

For dual-frequency GNSS users TEC values can be retrieved with the use of dual-frequency measurements by applying calculations. Calculation of TEC for pseudorange measurements in practice produces a noisy outcome and so the relative phase delay between two carrier frequencies – which produces a more precise representation of TEC fluctuations – is preferred. To circumvent the effect of pseudorange noise on TEC data, GNSS pseudorange measurements can be smoothed by carrier phase measurements, with the use of the carrier phase smoothing technique, which is often referred to as carrier phase leveling.

Figure 2 Phase smoothed code differential delay

2.3 Residual Determination

For the purpose of this study the monitoring of small-scale variations in ionospheric electron density from the ionospheric observables are of particular interest. Longer period variations can be associated with diurnal alterations, and changes in the receiver- satellite elevation angles. In order to remove these longer period variations in the TEC time series as well as to monitor more closely the small-scale variations in ionospheric electron density, a higher-order polynomial is fitted to the TEC time series. This higher-order polynomial fit is then subtracted from the observed TEC values resulting in the residuals. The variation of TEC due to the TID perturbation are thus represented by the residuals. For this report the polynomial order applied was typically greater than 4, and was chosen to emulate the nature of the arc for that particular time series. The order number selected is dependent on the nature of arcs displayed upon calculating the VTEC values after an initial inspection of the VTEC plots.

3 Results

3.1 Tohoku Earthquake

For this particular report, the sampled data focused on what was retrieved from the IGS station, MIZU, located at Mizusawa, Japan. The MIZU site is 39N 08′ 06.61″ and 141E 07′ 58.18″. The location of the data collection site, MIZU, and the earthquake epicenter can be seen in Figure 3.

Figure 3 MIZU IGS station and Tohoku earthquake epicenter [generated using the Python library, Basemap]

Figure 4 displays the ionospheric delay in terms of vertical TEC (VTEC), in units of TECU (1 TECU = 1016 el m-2). The plot is split into two smaller subplots, the upper section displaying the ionospheric delay (VTEC) in units of TECU, the lower displaying the residuals. The vertical grey-dashed lined corresponds to the epoch of the earthquake at 05:46:23 UT (2:46:23 PM local time) on March 11 2011. In the upper section of the plot, the blue line corresponds to the absolute VTEC value calculated from the observations, in this case L1 and L2 on GPS, whereby the carrier phase leveling technique was applied to the data set. The VTEC values are mapped from the STEC values which are calculated from the LOS between MIZU and the GPS satellite PRN18 (on Figure 4 denoted G18). For this particular data set as seen in Figure 4, a polynomial fit of  five degrees was applied, which corresponds to the red-dashed line. As an alternative to polynomial fitting, band-pass filtering can be employed when TEC perturbations are desired. However for the scope of this report polynomial fitting to the time series of TEC data was the only method used. In the lower section of Figure 4 the residuals are plotted. The residuals are simply the phase smoothed delay values (the blue line) minus the polynomial fit line (the red-dashed line). All ionosphere delay plots follow the same layout pattern and all time data is represented in UT (UT = GPS – 15 leap seconds, whereby 15 leap seconds correspond to the amount of leap seconds at the time of the seismic event). The time series shown for the ionosphere delay plots are given in terms of decimal of the hour, so that the format follows hh.hh.

Figure 4 VTEC and residual plot for G18 at MIZU on March 11 2011

3.2 South Georgia Earthquake

In the South Georgia Island region located in the North Scotia Ridge Transform (NSRT) plate boundary between the South American and Scotia plates on 19 August 2016, a magnitude of 7.4 MW earthquake struck at 7:32:22 UT. This subsection analyses the data retrieved from KEPA and KRSA. As well as computing the GPS and GLONASS TEC values, four Galileo satellites (E08, E14, E26, E28) are also analysed. Figure 5 demonstrates the TEC perturbations as computed for the Galileo L1 and L5 carrier frequencies.

Figure 5 VTEC and residual plots at KRSA on 19 August 2016. The plots are from the perspective of the GNSS receiver at KRSA, for four Galileo satellites (a) E08; (b) E14; (c) E24; (d) E26. The y-axes and x-axes in all plots do not conform with one another but are adjusted to fit the data. The y-axes for the residual section of each plot is consistent with one another.

Figure 6 Geometry of the Galileo (E08, E14, E24 and E26) satellites’ projected ground track whereby the IPP is set to 300km altitude. The orange lines correspond to tectonic plate boundaries.

4 Conclusion

The proximity of the MIZU site and magnitude of the Tohoku event has provided a remarkable – albeit a poignant – opportunity to analyse the ocean-ionospheric coupling aftermath of a deep submarine seismic event. The Tohoku event has also enabled the observation of the origin and nature of the TIDs generated by both a major earthquake and tsunami in close proximity to the epicenter. Further, the Python software developed is more than capable of providing this functionality, by drawing on its mathematical packages, such as NumPy, Pandas, SciPy, and Matplotlib, as well as employing the cartographic toolkit provided from the Basemap package, and finally by utilizing the focal mechanism generation library, Obspy.

Pre-seismic cursors have been investigated in the past and strongly advocated in particular by Kosuke Heki. The topic of pre-seismic ionospheric disturbances remains somewhat controversial. A potential future study area could be the utilization of the Python program – along with algorithmic amendments – to verify the existence of this phenomenon. Such work would heavily involve the use of Scikit-Learn in order to ascertain the existence of any pre-cursors.

Finally, the code developed is still retained privately and as of yet not launched to any particular platform, such as GitHub. More detailed information on this report can be obtained here:

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Benjamin Aunkofer

Maschinelles Lernen: Parametrisierte und nicht-parametrisierte Verfahren

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Das ist Artikel 3 von 4 aus der Artikelserie – Was ist eigentlich Machine Learning?

Maschinelle Lernverfahren können voneinander unterschiedlich abgegrenzt werden, die den meisten Einsteigern bekannte Abgrenzung ist die zwischen überwachten und unüberwachten Verfahren. Eine weitere Abgrenzung zwischen den Lernverfahren, die weit weniger bekannt und verständlich ist, und um die es in diesem Artikel der Reihe gehen soll, ist die Unterscheidung in parametrisierte und nicht parametrisierte Lernverfahren. Gleich vorweg: Parametrisiert und nicht-parametrisierte bezieht sich auf das Modell (Trainingsergebnis), nicht auf die Algorithmen selbst (also nicht Parameter wie k-Werte, Iterations-, Gewichtungs- oder Regularisierungs-Parameter).

Parametrisierte Lernverfahren (parametric learning)

Parametrisierte Lernverfahren sind solche, die über ein Training mit sogenannten Trainingsdaten eine Funktion mit festen Parametern entwickeln, beispielsweise y = f(x) = x³ * a + x² * b + x *c + d. Diese Funktion hat dank einer festgesetzten Anzahl an Parametern eine feste Struktur, und genau dieser Fakt der Parameter-Struktur-Bestimmung a-priori macht das Lernverfahren zu einem parametrischen Lernverfahren. Nach dem Training stehen die Sturkur und die Parameter-Werte fest, beispielsweise y = x³ * 32 + x² * -4 + x * 2 + 102. Diese Funktion beschreibt den Zusammenhang zwischen dem Input x und dem Output y. Am einfachsten kann man sich das Prinzip des parametrischen Lernens demnach mit der Regression vorstellen: Eine Gerade oder eine Kurve wird über ein Trainingslauf durch eine Punktwolke gezogen und daraus die Funktion abgeleitet. Bei der Prädiktion wird diese Funktion dann dazu verwendet, mit den neuen Input-Werten den Output zu berechnen.

Mit dem Festsetzen der Struktur der Funktion bereits vor dem Training sind einige Vor- und Nachteile verbunden:

Parametrische Lernverfahren sind manchmal etwas einfacher zu verstehen, da sich das Modell durchweg als “feste” Formel betrachten lässt. Dieser Vorteil ist jedoch gleichermaßen eine Einschränkung, denn parametrische Verfahren sind eher dazu geeignet, einfachere Zusammenhänge (mit nicht all zu vielen Dimensionen) zu berechnen. Dafür läuft das Training und vor allem die Prädiktion bei parametrischen Verfahren sehr viel schneller ab, als es bei nicht-parametrischen Verfahren der Fall ist, immerhin müssen die Eingabewerte bei der Prädiktion nur in die Funktion mit bekannter Struktur eingefügt und ausgerechnet werden. Man kann sich also merken: Beim parametrischen Lernen stehen die Parameter vorher fest, beim Training werden nur die “richtigen” Werte für die Parameter gefunden.

Schlussendlich kann generell gesagt werden, dass parametrische Funktionen weniger Datenpunkte als nicht-parametrische Lernverfahren benötigen und bei weniger Daten bessere Ergebnisse liefern. Bei sehr großen Datenmengen werden parametrische Funktionen eher schlechter gegenüber nicht-parametrischen Verfahren und neigen etwas zur Unteranpassung.

Zu den parametrischen Lernverfahren gehören:

  • Lineare und nicht-lineare Regression
  • Lineare Diskriminazanalyse
  • Logistische Regression
  • Naive Bayes Klassifikation
  • einfache künstliche neuronale Netze (z. B. MLP)
  • lineare Support Vector Machines (SVM)

Nicht-parametrisierte Lernverfahren (nonparametric learning)

Spricht man vom nicht-parametrisierten Lernen, ist die Verwirrung eigentlich vorprogrammiert, denn es bedeutet keinesfalls, dass es keine Parameter gibt, ganz im Gegenteil! Nicht-parametrische Verfahren arbeiten in aller Regel mit sehr viel mehr Parametern als die parametrischen Verfahren. Und nicht-parametrische Verfahren sind häufig dann im Einsatz, wenn die Anzahl an Daten und Dimensionen sehr groß ist und wenn nicht klar ist, welche Dimensionen voneinander unabhängig sind, aber in Abhängigkeit mit dem Klassifikations-/Regressionsergebnis stehen.

Auch nicht-parametrische Lernverfahren entwickeln eine Funktion, die den Zusammenhang zwischen dem Input und dem Output beschreibt. Jedoch wird die Struktur der Funktion vor dem Training nicht konkret über eine bestimmte Anzahl an Parametern festgelegt. Die Anzahl an Parametern wird erst zur Laufzeit des Trainings bestimmt und hier könnte jede neue Zeile in der Tabelle der Trainingsdaten einen neuen Parameter bedeuten (also beispielsweise dazu führen, dass ein neuer Ast eines Entscheidungsbaumes entsteht – oder auch nicht!).

Die Modellstruktur wird nicht über eine Funktion mit festen Parametern festgelegt, sondern bei jeder Prädiktion aus den Daten ermittelt. Tendenziell neigen nicht-parametrisierte Verfahren etwas mehr zur Überanpassung als parametrisierte Verfahren.

Zu den nicht-parametrisierten Lernverfahren gehören:

  • k-nächste Nachbarn Klassifikation/Regression
  • Entscheidungsbaum Klassifikation/Regression
  • Nicht-lineare Support Vector Machines (RBF Kernel SVM)

Kleiner Abgleich des Verständnisses

Der Unterschied zwischen parametrisierten und nicht-parametrisierten Verfahren wird so häufig falsch verstanden, dass es sich lohnt, etwas Zeit in eine kleine Wiederholung zu investieren, jedoch aus der FAQ-Perspektive:

Warum ist die Regressionsanalyse ein parametrisiertes Lernverfahren?

Bei der klassischen Regressionsrechnung müssen wir noch vor dem Training festlegen, über welche Funktion wir trainieren wollen. Eine lineare Funktion wie y = x * a + b? Oder doch lieber eine nicht-lineare Funktion wie y = x² * a + x * b + c? Die Struktur der Funktion, mit der wir die Punktwolke beschreiben möchten und mit der wir dann im Nachgang Prädiktionen auf Basis von neuer x-Werte berechnen möchten, muss vor dem Training bestimmt werden.

Warum ist die k-nächste-Nachbarn-Bestimmung ein nicht-parametrisiertes Lernverfahren?

Hierbei handelt es sich um ein Lernen durch Ähnlichkeitsanalyse. Es werden gelabelte Datenpunkte gesammelt und erst bei der Prädiktion wird die multidimensionale Ähnlichkeit des neuen Datenpunktes mit den bekannten Datenpunkten bestimmt (Matrizen-Bildung über Distanzen zwischen den Datenpunkten im multidimensionalen Vektorraum). Das Modell lässt sich vorher nicht mal adäquat bestimmen.

Das Modell liegt sozusagen in den Daten. Der k-nächste-Nachbarn-Algorithmus (k-nN) zählt deshalb übrigens nicht nur zum nicht-parametrisierten Lernen, sondern ist darüber hinaus auch noch ein instanzbasiertes Lernen (Lazy Learning).

Warum sind Entscheidungsbäume nicht-parametrisierte Lernverfahren?

Entscheidungsbäume entwerfen Funktionen, die eine auf das Ergebnis bezogene Datenverteilung beschreiben. Jedoch wird vor der Entstehung dieses Modells (also vor dem Training) nicht die Anzahl der Parameter vorgegeben. Zwar ist es üblich, eine maximale Tiefe des Baumes vorzugeben (auch um Überanpassung zu vermeiden),  das Modell (die Struktur des Baumes) hängt jedoch von den Daten ab.

Warum ist Naive Bayes Klassifikation ein parametrisiertes Lernverfahren?

Naive Bayes Klassifikation gilt grundsätzlich als ein parametrisches Lernverfahren. Der Klassifikator errechnet eine Wahrscheinlichkeit, einer bestimmten Klasse zugehörig zu sein, über ein Produkt aus Wahrscheinlichkeiten des Auftretens voneinander (naive) unabhängiger Eingaben (x1, x2,… xn), in der Regel als multinominales Vokabular. Jede Eingabe (eindeutiges Element aus dem Vokabular) ist im Grunde eine Dimension und stellt einen Parameter dar, der im Vorfeld bekannt sein muss.

Es gibt allerdings auch Abwandlungen des Naive Bayes Klassifikators, bei denen mit Dichteschätzungen (1D Kernel Dichteschätzung) gerechnet wird, dann haben wir es wiederum mit Parametern zutun, die erst während der Trainingsphase entstehen.

Warum können Support Vector Machines sowohl parametrisierte als auch nicht-parametrisierte Lernverfahren darstellen?

Bei der linearen SVM werden die Werte der Parameter einer linearen Funktion (= feste Anzahl an Parametern) berechnet, die zwei Klassen linear trennt. Bei der nicht-linearen Klassentrennung funktioniert das leider nicht so einfach und es müssen kompliziertere Verfahren verwendet werden. Die bekannteste ist die Radial Basis Function Kernel-basierte SVM. Bei dieser RBF Kernel SVM wird eine Matrix über berechnete Distanzen zwischen den Datenpunkten erstellt und als Parameter verwendet. Da diese Parameter-Anzahl von den Daten abhängt, haben wir es mit einer nicht-parametrisierten Methode zutun (ähnlich wie beim k-nN).

Dario Zocholl

Data Science Survey by lexoro.ai

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Ergebnisse unserer ersten Data Science Survey

Wie denken Data Scientists über ihre Skills, ihre Karriere und ihre Arbeitgeber? Data Science, Machine Learning, Künstliche Intelligenz – mehr als bloße Hype-Begriffe und entfernte Zukunftsmusik! Wir stecken mitten in massiven strukturellen Veränderungen. Die Digitalisierungswelle der vergangenen Jahre war nur der Anfang. Jede Branche ist betroffen. Schnell kann ein Gefühl von Bedrohung und Angst vor dem Unbekannten aufkommen. Tatsächlich liegen aber nie zuvor dagewesene Chancen und Potentiale vor unseren Füßen. Die Herausforderung ist es diese zu erkennen und dann die notwendigen Veränderungen umzusetzen.
Diese Survey möchte deshalb die Begriffe Data Science und Machine Learning einmal genauer beleuchten. Was steckt überhaupt hinter diesen Begriffen? Was muss ein Data Scientist können? Welche Gedanken macht sich ein Data Scientist über seine Karriere? Und sind Unternehmen hinsichtlich des Themas Machine Learning gut aufgestellt? Nun möchten wir die Ergebnisse dieser Umfrage vorstellen:



Link zu den Ergebnissen der ersten Data Science Survey by lexoro.ai

Interesse an einem Austausch zu verschiedenen Karriereperspektiven im Bereich Data Science/ Machine Learning? Dann registrieren Sie sich direkt auf dem lexoro Talent Check-In und ein lexoro-Berater wird sich bei Ihnen melden.

Zacharias Voulgaris

Data Science Modeling and Featurization

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Overview

Data modeling is an essential part of the data science pipeline. This, combined with the fact that it is a very rewarding process, makes it the one that often receives the most attention among data science learners. However, things are not as simple as they may seem, since there is much more to it than applying a function from a particular class of a package and applying it on the data available.

A big part of data science modeling involves evaluating a model, for example, making sure that it is robust and therefore reliable. Also, data science modeling is closely linked to creating an information rich feature set. Moreover, it entails a variety of other processes that ensure that the data at hand is harnessed as much as possible.

What Is a Robust Data Model?

When it comes to robust models, worthy of making it to production, these need to tick several boxes. First of all, they need to have a good performance, based on various metrics. Oftentimes a single metric can be misleading, as how well a model performs has many aspects, especially for classification problems.

In addition, a robust model has good generalization. This means that the model performs well for various datasets, not just the one it has been trained on.

Sensitivity analysis is another aspect of a data science modeling, something essential for thoroughly testing a model to ensure it is robust enough. Sensitivity is a condition whereby a model’s output is bound to change significantly if the inputs change even slightly. This is quite undesirable and needs to be checked since a robust model ought to be stable.

Finally, interpretability is an important aspect too, though it’s not always possible. This has to do with how easy it is to interpret a model’s results. Many modern models, however, are more like black boxes, making it particularly difficult to interpret them. Nevertheless, it is often preferable to opt for an interpretable model, especially if we need to defend its outputs to others.

How Is Featurization Accomplished?

In order for a model to maximize its potential, it needs an information rich set of features. The latter can be created in various ways. Whatever the case, cleaning up the data is a prerequisite. This involves removing or correcting problematic data points, filling in missing values wherever possible, and in some cases removing noisy variables.

Before you can use variables in a model, you need to perform normalization on them. This is usually accomplished through a linear transformation ensuring that the variable’s values are around a certain range. Oftentimes, normalization is sufficient for turning your variables into features, once they are cleaned.

Binning is another process that can aid in featurization. This entails creating nominal (discreet) variables, which can in turn be broken down into binary features, to be used in a data model.

Finally, some dimensionality reduction method (e.g. PCA) can be instrumental in shaping up your feature-set. This has to do with creating linear combinations of features, aka meta-features, which express the same information in fewer dimensions.

Some Useful Considerations

Beyond these basic attributes of data science modeling there several more that every data scientist has in mind in order to create something of value from the available data. Things like in-depth testing using sensitivity analysis, specialized sampling, and various aspects of model performance (as well as tweaking the model to optimize for a particular performance metric) are parts of data science modeling that require meticulous study and ample practice. After all, even though this part of data science is fairly easy to pick up, it takes a while to master, while performing well in it is something that every organization can benefit from.

Resources

To delve more into all this, there are various relevant resources you can leverage, helping you in not just the methodologies involved but also in the mindset behind them. Here are two of the most useful ones.

  1. Data Science Modeling Tutorial on the Safari platform
  2. Data Science Mindset, Methodologies and Misconceptions book (Technics Publications)
Redaktion

Neues Weiterbildungsangebot zu Programmiersprache R an der TU Dortmund

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Anzeige: Neues Weiterbildungsangebot zu Programmiersprache R an der TU Dortmund

In der Tagesseminarreihe „Dortmunder R-Kurse“ an der Technischen Universität Dortmund vermitteln erfahrene Experten die praktische Anwendung der Open-Source Statistiksoftware R. Die Teilnehmenden erwerben dadurch Schlüsselkompetenzen im Umgang mit Big Data.

Das Seminar R-Basiskurs für Anfänger findet am 22.02. & 23.02.18 statt. Den Teilnehmern wird der praxisrelevante Part der Programmiersprache näher gebracht, um so die Grundlagen zur ersten Datenanalyse — vom Datensatz zu statistischen Kennzahlen und ersten Datenvisualisierungen — zu schaffen. Anmeldeschluss ist der 01.02.2018.

Das Seminar R-Vertiefungskurs für Fortgeschrittene findet am 06.03. & 07.03.18 statt. Die Veranstaltung ist ideal für Teilnehmende mit ersten Vorkenntnissen, die ihre Analysen effizient mit R durchführen möchten. Anmeldeschluss ist der 13.02.2018.

Weitere inhaltliche Informationen zu den R-Kursen finden Sie unter:
http://dortmunder-r-kurse.de/

Benjamin Aunkofer

Ensemble Learning

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Stellen Sie sich vor, Sie haben die Frage Ihres Lebens vor sich. Die korrekte Beantwortung dieser Frage wird Ihr Leben positiv beeinflussen, andernfalls negativ. Aber Sie haben Glück: Sie dürfen einen Experten, den Sie auswählen dürfen, um Rat fragen oder Sie dürfen eine annonyme Gruppe, sagen wir 1.000 Personen, um Rat fragen. Welchen Rat würden Sie sich einholen? Die einzelne Experten-Meinung oder die aggriegierte Antwort einer ganzen Gruppe von Menschen?
Oder wie wäre es mit einer Gruppe von Experten?

Ensemble Learning

Beim Einsatz eines maschinellen Lernalgorithmus auf ein bestimmtes Problem kann durchaus eine angemessene Präzision (Accuracy, eine Quote an Prädiktionsergebnissen, die als korrekt einzustufen sind) erzielt werden, doch oftmals reicht die Verlässlichkeit eines einzelnen Algorithmus nicht aus. Algorithmen können mit unterschiedlichen Parametern verwendet werden, die sich bei bestimmten Daten-Situationen verschieden auswirken. Bestimmte Algorithmen neigen zur Unteranpassung (Underfitting), andere zur Überanpassung (Overfitting).

Soll Machine Learning für den produktiven Einsatz mit bestmöglicher Zuverlässigkeit entwickelt und eingesetzt werden, kommt sinnvollerweise Ensemble Learning zum Einsatz. Beim Ensemble Learning wird ein Ensemble (Kollektiv von Prädiktoren) gebildet um ein Ensemble Average (Kollektivmittelwert) zu bilden. Sollte also beispielsweise einige Klassifizierer bei bestimmten Daten-Eingaben in ihren Ergebnissen ausreißen, steuern andere Klassifizierer dagegen. Ensemble Learning kommt somit in der Hoffnung zum Einsatz, dass eine Gruppe von Algorithmen ein besseres Ergebnis im Mittel erzeugen als es ein einzelner Algorithmus könnte.

Ich spreche nachfolgend bevorzugt von Klassifizierern, jedoch kommt Ensemble Learning auch bei der Regression zum Einsatz.

Voting Classifiers (bzw. Voting Regressors)

Eine häufige Form – und i.d.R. auch als erstes Beispiel eines Ensemble Learners – ist das Prinzip der Voting Classifiers. Das Prinzip der Voting Classifiers ist eine äußerst leicht nachvollziehbare Idee des Ensemble Learnings und daher vermutlich auch eine der bekanntesten Form der Kollektivmittelwert-Bildung. Gleich vorweg: Ja, es gibt auch Voting Regressors, jedoch ist dies ein Konzept, das nicht ganz ohne umfassendere Aggregation auf oberster Ebene auskommen wird, daher wäre für die Zwecke der akkurateren Regression eher das Stacking (siehe unten) sinnvoll.

Eine häufige Frage im Data Science ist, welcher Klassifizierer für bestimmte Zwecke die besseren sind: Entscheidungsbäume, Support-Vector-Machines, k-nächste-Nachbarn oder logistische Regressionen?

Warum nicht einfach alle nutzen? In der Tat wird genau das nicht selten praktiziert. Das Ziel dieser Form des Ensemble Learnings ist leicht zu erkennen: Die unterschiedlichen Schwächen aller Algorithmen sollen sich – so die Hoffnung – gegenseitig aufheben. Alle Algorithmen (dabei können auch mehrere gleiche Algorithmen mit jedoch jeweils unterschiedlichen Paramtern gemeint sein, z. B. mehrere knN-Klassifizierer mit unterschiedlichen k-Werten und Dimensionsgewichtungen) werden auf dasselbe Problem hin trainiert.

Stacking

Bei der Prädiktion werden entweder alle Klassifizierer gleich behandelt oder unterschiedlich gewichtet (wobei größere Unterschiede der Gewichtungen unüblich, und vermutlich auch nicht sinnvoll, sind). Entsprechend einer Ensemble-Regel werden die Ergebnisse aller Klassifizierer aggregiert, bei Klassifikation durch eine Mehrheitsentscheidung, bei Regression meistens durch Durchschnittsbildung oder (beim Stacking) durch einen weiteren Regressor.

Abgesehen davon, dass wir mit dem Ensemble-Klassifizierer bzw. Regressoren vermutlich bessere Ergebnisse haben werden, haben wir nun auch eine weitere Information hinzubekommen: Eine Entropie über die Wahrscheinlichkeit. Bestenfalls haben alle Klassifizierer die gleiche Vorhersage berechnet, schlechtestensfalls haben wir ein Unentschieden. So können wir Vorhersagen in ihrer Aussagekraft bewerten. Analog kann bei Regressionen die Varianz der Ergebnisse herangezogen werden, um das Ergebnis in seiner Aussagekraft zu bewerten.

Betrachtung im Kontext von: Eine Kette ist nur so stark, wie ihr schwächstes Glied

Oft heißt es, dass Ensemble Learning zwar bessere Ergebnisse hervorbringt, als der schwächste Klassifizier in der Gruppe, aber auch schlechtere als der beste Klassifizierer. Ist Ensemble Learning also nur ein Akt der Ratlosigkeit, welcher Klassifizierer eigentlich der bessere wäre?

Ja und nein. Ensemble Learning wird tatsächlich in der Praxis dazu verwendet, einzelne Schwächen abzufangen und auch Ausreißer-Verhalten auf bisher andersartiger Daten abzuschwächen. Es ist ferner jedoch so, dass Ensemble Learner mit vielen Klassifizieren sogar bessere Vorhersagen liefern kann, als der beste Klassifizierer im Programm.

Das liegt an dem Gesetz der großen Zahlen, dass anhand eines Beispiels verdeutlicht werden kann: Bei einem (ausbalanzierten) Münzwurf liegt die Wahrscheinlichkeit bei genau 50,00% dafür, Kopf oder Zahl zu erhalten. Werfe ich die Münze beispielsweise zehn Mal, erhalte ich aber vielleicht drei Mal Kopf und sieben mal Zahl. Werfe ich sie 100 Mal, erhalte ich vielleicht 61 Mal Kopf und 39 Mal Zahl. Selbst nur 20 Mal die Zahl zu erhalten, wäre bei nur 100 Würfen gar nicht weit weg von unwahrscheinlich. Würde ich die Münze jedoch 10.000 Male werfen, würde ich den 50% schon sehr annähern, bei 10 Millionen Würfen wird sich die Verteilung ganz sicher als Gleichverteilung mit 50,0x% für Kopf oder Zahl einpendeln.

Nun stellt man sich (etwas überspitzt, da analog zu den Wünzwürfen) nun einen Ensemble Learner mit einer Gruppe von 10.000 Klassifiziern vor. Und angenommen, jeder einzelne Klassifizierer ist enorm schwach, denn eine richtige Vorhersage trifft nur mit einer Präzision von 51% zu (also kaum mehr als Glücksspiel), dann würde jedoch die Mehrheit der 10.000 Klassifizierer (nämlich 51%) richtig liegen und die Mehrheitsentscheidung in den absolut überwiegenden Fällen die korrekte Vorhersage treffen.

Was hingehen in diesem Kontext zutrifft: Prädiktionen via Ensemble Learning sind zwangsläufig langsam. Durch Parallelisierung der Klassifikation kann natürlich viel Zeit eingespart werden, dann ist das Ensemble Learning jedoch mindestens immer noch so langsam, wie der langsamste Klassifizierer.

Bagging

Ein Argument gegen den Einsatz von gänzlich verschiedenen Algortihmen ist, dass ein solcher Ensemble Learner nur schwer zu verstehen und einzuschätzen ist (übrigens ein generelles Problem im maschinellen Lernen). Bereits ein einzelner Algorithmus (z. B. Support Vector Machine) kann nach jedem Training alleine auf Basis der jeweils ausgewählten Daten (zum Training und zum Testen) recht unterschiedlich in seiner Vorhersage ausfallen.

Bagging (kurze Form von Bootstrap Aggregation) ist ein Ensemble Learning Prinzip, bei dem grundsätzlich der gleiche Algorithmus parallel mit unterschiedlichen Aufteilungen der Daten trainiert (und natürlich getestet) wird. Die Aufteilung der Daten kann dabei komplett (der vollständige Datensatz wird verteilt und verwendet) oder auch nur über Stichproben erfolgen (dann gibt es mehrfach verwendete Datenpunkte, aber auch solche, die überhaupt nicht verwendet werden). Das Ziel ist dabei insbesondere, im Endergebnis Unter- und Überanpassung zu vermeiden. Gibt es viele Dichte-Cluster und Ausreißer in den Daten, wird nicht jeder Klassifizierer sich diesen angepasst haben können. Jede Instanz der Klassifizierer erhält weitgehend unterschiedliche Daten mit eigenen Ausreißern und Dichte-Clustern, dabei darf es durchaus Überschneidungen bei der Datenaufteilung geben.

Pasting

Pasting ist fast genau wie Bagging, nur mit dem kleinen aber feinen Unterschied, dass sich die Datenaufteilung nicht überschneiden darf. Wird ein Datenpunkt durch Zufallsauswahl einem Klassifizierer zugewiesen, wird er nicht mehr für einen anderen Klassifizierer verwendet. Über die Trainingsdaten des einen Klassifizierers verfügt demnach kein anderer Klassifizierer. Die Klassifizierer sind somit völlig unabhängig voneinander trainiert, was manchmal explizit gewollt sein kann. Pasting setzt natürlich voraus, dass genug Daten vorhanden sind. Diese Voraussetzung ist gleichermaßen auch eine Antwort auf viele Probleme: Wie können große Datenmengen schnell verarbeitet werden? Durch die Aufteilung ohne Überschneidung auf parallele Knoten.

Random Forest

Random Forests sollten an dieser Stelle im Text eigentlich nicht stehen, denn sie sind ein Beispiel des parallelen Ensembles bzw. des Voting Classifiers mit Entscheidungsbäumen (Decision Trees). Random Forests möchte ich an dieser Stelle dennoch ansprechen, denn sie sind eine äußerst gängige Anwendung des Baggings oder (seltener) auch des Pastings für Entscheidungsbaumverfahren. Die Datenmenge wird durch Zufall aufgeteilt und aus jeder Aufteilung heraus wird ein Entscheidungsbaum erstellt. Eine Mehrheitsentscheidung der Klassifikationen aller Bäume ist das Ensemble Learning des Random Forests.

Random Forest ist ein Verfahren der Klassifikation oder Regression, das bereits so üblich ist, dass es mittlerweile längst in (fast) allen Machine Learning Bibliotheken implemeniert ist und – dank dieser Implementierung – in der Anwendung nicht komplizierter, als ein einzelner Entscheidungsbaum.

Stacking

Stacking ist eine Erweiterung des Voting Classifiers oder Voting Regressors um eine höhere Ebene (Blending-Level), die die beste Aggregation der Einzel-Ergebnisse erlernt. An der Spitze steht beim Stacking (mindestens) ein weiterer Klassifikator oder Regressor

Stacking ist insbesondere dann sinnvoll, wenn die Ergebnisse der einzelnen Algorithmen sehr unterschiedlich ausfallen können, was bei der Regression – da stetige Werte statt wenige Klassen – nahezu immer der Fall ist. Stacking-Algorithmen können sogar mehrere Schichten umfassen, was ihr Training wesentlich schwieriger gestaltet.

Boosting (Sequential Ensemble Learning)

Bagging, Pasting und Stacking sind parallele Verfahren des Ensemble Learning (was nicht bedeutet, dass die parallel dargestellten Algorithmen in der Praxis nicht doch sequenziell abgearbeitet werden). Zwangsweise sequenziell durchgeführt wird hingegen das Boosting, bei dem wir schwache Klassifizierer bzw. Regressoren durch Iteration in ihrem Training verstärken wollen. Boosting kann somit als eine Alternative zum Deep Learning gesehen werden. Während beim Deep Learning ein starker Algorithmus durch ein mehrschichtiges künstliches neuronales Netz dafür entworfen und trainiert wird, um ein komplexes Problem zu lösen (beispielsweise Testerkennung [OCR]), können derartige Herausforderungen auch mit schwächeren Klassifikatoren unter Einsatz von Boosting realisiert werden.

Boosting bezieht sich allein auf das Training und ist aus einer Not heraus entstanden: Wie bekommen wir bessere Prädiktionen mit einem eigentlich schwachen Lernalgorithmus, der tendenziell Unteranpassung erzeugt? Boosting ist eine Antwort auf Herausforderungen der Klassifikation oder Regression, bei der ein Algorithmus iterativ, also in mehreren Durchläufen, durch Anpassung von Gewichten trainiert wird.

Eines der bekanntesten Boosting-Verfahren ist AdaBoost. Der erste Schritt ist ein normales Training. Beim darauffolgenden Testen zeigen sich Klassifikations-/Regressionsfehler. Die fehlerhaft vorhergesagten Datenpunkte werden dann für einen nächsten Durchlauf höher gewichtet. Diese Iteration läuft einige Male, bis die Fehlerquote sich nicht mehr verbessert.

Bei AdaBoost werden falsch vorhergesagte Datensätze im jeweils nächsten Durchlauf höher gewichtet. Bei einem alternativen Boosing-Verfahren, dem Gradient Boosting (auf Basis der Gradientenmethode), werden Gewichtungen explizit in Gegenrichtung des Prädiktionsfehlers angepasst.

Was beispielsweise beim Voting Classifier der Random Forest ist, bei dem mehrere Entscheidungsbäume parallel arbeiten, sind das Äquvivalent beim Boosting die Gradient Boosted Trees, bei denen jeder Baum nur einen Teil der Daten akkurat beschreiben kann, die sequentielle Verschachtelung der Bäume jedoch auch herausfordernde Klassifikationen meistert.

Um bei dem Beispiel der Entscheidungsbäume zu bleiben: Sowohl Random Forests als auch Gradient Boosted Trees arbeiten grundsätzlich mit flachen Bäumen (schwache Klassifikatoren). Gradient Boosted Trees können durch die iterative Verstärkung generell eine höhere Präzision der Prädiktion erreichen als Random Forests, wenn die Feature- und Parameter-Auswahl bereits zu Anfang sinnvoll ist. Random Forests sind hingegen wiederum robuster bei der Feature- und Parameter-Auswahl, verstärken sich jedoch nicht gegenseitig, sondern sind in ihrem Endergebnis so gut, wie die Mehrheit der Bäume.

Buchempfehlungen

Mehr zum Thema Machine Learning und Ensemble Learning gewünscht? Folgende zwei Buchempfehlungen bieten nicht nur Erklärungen, sondern demonstrieren Ensemble Learning auch mit Beispiel-Code mit Python Scikit-Learn.

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems Machine Learning mit Python: Das Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning (mitp Professional)
Benjamin Aunkofer

Show your Data Science Workplace!

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The job of a data scientist is often a mystery to outsiders. Of course, you do not really need much more than a medium-sized notebook to use data science methods for finding value in data. Nevertheless, data science workplaces can look so different and, let’s say, interesting. And that’s why I want to launch a blog parade – which I want to start with this article – where you as a Data Scientist or Data Engineer can show your workplace and explain what tools a data scientist in your opinion really needs.

I am very curious how many monitors you prefer, whether you use Apple, Dell, HP or Lenovo, MacOS, Linux or Windows, etc., etc. And of course, do you like a clean or messy desk?

What is a Blog Parade?

A blog parade is a call to blog owners to report on a specific topic. Everyone who participates in the blog parade, write on their blog a contribution to the topic. The organizer of the blog parade collects all the articles and will recap those articles in a short form together, of course with links to the articles.

How can I participate?

Write an article on your blog! Mention this blog parade here, show and explain your workplace (your desk with your technical equipment) in an article. If you’re missing your own blog, articles can also be posted directly to LinkedIn (LinkedIn has its own blogging feature that every LinkedIn member can use). Alternative – as a last resort – it would also be possible to send me your article with a photo about your workplace directly to: redaktion@data-science-blog.com.
Please make me aware of an article, via e-mail or with a comment (below) on this article.

Who can participate?

Any data scientist or anyone close to Data Science: Everyone concerned with topics such as data analytics, data engineering or data security. Please do not over-define data science here, but keep it in a nutshell, so that all professionals who manage and analyze data can join in with a clear conscience.

And yes, I will participate too. I will propably be the first who write an article about my workplace (I just need a new photo of my desk).

When does the article have to be finished?

By 31/12/2017, the article must have been published on your blog (or LinkedIn or wherever) and the release has to be reported to me.
But beware: Anyone who has previously written an article will also be linked earlier. After all, reporting on your article will take place immediately after I hear about it.
If you publish an artcile tomorrow, it will be shown the day after tomorrow here on the Data Science Blog.

What is in it for me to join?

Nothing! Except perhaps the fun factor of sharing your idea of ​​a nice desk for a data expert with others, so as to share creativity or a certain belief in what a data scientist needs.
Well and for bloggers: There is a great backlink from this data science blog for you 🙂

What should I write? What are the minimum requirements of content?

The article does not have to (but may be) particularly long. Anyway, here on this data science blog only a shortened version of your article will appear (with a link, of course).

Minimum requirments:

  • Show a photo (at least one!) of your workplace desk!
  • And tell us something about:
    • How many monitors do you use (or wish to have)?
    • What hardware do you use? Apple? Dell? Lenovo? Others?
    • Which OS do you use (or prefer)? MacOS, Linux, Windows? Virtual Machines?
    • What are your favorite databases, programming languages and tools? (e.g. Python, R, SAS, Postgre, Neo4J,…)
    • Which data dou you analyze on your local hardware? Which in server clusters or clouds?
    • If you use clouds, do you prefer Azure, AWS, Google oder others?
    • Where do you make your notes/memos/sketches. On paper or digital?

Not allowed:
Of course, please do not provide any information, which could endanger your company`s IT security.

Absolutly allowed:
Bringing some joke into the matter 🙂 We are happy to vote in the comments on the best or funniest desk for election, there may be also a winner later!

The resulting Blog Posts: https://data-science-blog.com/data-science-insights/show-your-desk/

 

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