Spark Day 2017 Machine Learning & Deep Learning With Spark
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Spark Day 2017 발표자료(17.06.27) 주제 : Bigdata, 머신러닝, 딥러닝 with spark, Automl Slideshare는 자주 사용하지 않아서 질문은 페북으로 주세요.
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Spark Day 2017 Machine Learning & Deep Learning With Spark
- 1. Machine Learning & Deep Learnig With Spark SK 주식회사 DataScience 팀 스파크 사용자 모임 운영자 이상훈
- 2. Who am I? • 패턴인식, 머신러닝 전공 • 전) KIST 인지로봇 연구단 • SK 주식회사 Data Science 팀 • 스파크 사용자 모임 운영자 • Streaming, DW, Machine Learning, Deep Learning, AutoML 관심 많음 • 빅데이터 실무 기술 가이드 공저, 실시간 분석의 모든것 번역 • phoenixlee1@gmail.com • www.facebook.com/phoenixlee.sh
- 4. Spark Mllib package spark.mllib vs spark.ml RDD 기반 더 많은 알고리즘 Spark 3.0 삭제 예정
- 5. Spark Mllib package spark.mllib vs spark.ml DataFrame 기반 Pipeline 제공 활발한 업데이트 Mllib package 대신 ml package로 넘어가야 함.
- 6. 머신러닝을 처음 시작할 때 배우는 것 • 머신러닝은 크게 2가지 종류로 나눌 수 있음 • Supervised Learning – 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추 • Unsupervised Learning – 데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 문제의 범주에 속 함 – Supervised Learning 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않음 • 참고 : Reinforcement Learning Labeled Data 유무! 보상과 환경
- 7. Spark Mllib package Supervised Learning UnSupervised Learning Spark 제공 머신러닝 알고리즘
- 8. 머신러닝에서 진짜 중요한 것 • 분석 목적 • 양질의 데이터 (Garbage in, garbage out) • 비지니스 효과성 측정 개인의 몫이 아닌 경우가 많고, 오늘의 주제 아님.
- 9. 머신러닝에서 진짜 중요한 것 • 분석 목적 • 양질의 데이터 (Garbage in, garbage out) • 비지니스 효과성 측정 개인의 몫이 아닌 경우가 많고, 오늘의 주제 아님. • Pre-Processing • Hyperparameter Tuning • 머신러닝 Flow (Pipeline) • Data, Model 관리 앞으로 다룰 내용
- 10. Data Ingestion Pre Processing Modeling Deployment Model Lifecycle
- 11. 1. 전처리 (General) • 특징 추출 및 일반화 • 적용: 텍스트와 같은 입력 데이터를 머신러닝 알고리즘에 활용할 수 있도록 변화 • 구성: 데이터 전처리, 특징 추출 2. 차원 축소 (Dimensionality Reduction) • 결정해야 할 확률변수의 개수를 줄이는 방법 • 적용: Visualization, Increased efficiency • 알고리즘: PCA, feature selection, non-negative matrix factorization. 전처리(Pre-processing) • 파라미터와 모델의 비교 및 평가를 통한 선택 • 목적 : 파라미터 조정을 통한 정확도 향상 • 구성 : grid search, cross validation,metrics , … 모델 선택(Model Selection) • 해당 객체가 어느 카테고리에 속하는지 확인하여 구분 짓는 방법 • 적용 : 스팸 메일 탐지, 이미지 인식 등 • 알고리즘 : SVM, ANN, random forest, ... 분류(Classification) • 유사성이 존재하는 객체들끼리 묶어주는 방법 • 적용 : 고객 세분화, 실험결과 grouping • 알고리즘: k-Means, spectral clustering,mean-shift, ... 군집(Clustring) • 변수 간의 이론적 의존 관계를 해석하는 방법 • 적용 : 약물 반응, 주식 가격 예측 등 • 알고리즘: SVR, ridge regression, Lasso, ... 회귀(Regression) • 상품이나 서비스 등을 제안하기 위한 분석 기법 • 적용: 미디어, 소셜 태그 등 추천 • 알고리즘 : Content Based Recommendation, Collaborative filtering 추천(Recommendation) 머신러닝 처리과정 R • 가장 다양하고 최신의 알고리즘 패키지 제공 • 분산처리 취약하고 주로 모델 분석용으로 사용 Spark ML • 분산처리 및 스트리밍 SQL 연동 등 쉬움 (Spark 기반) • 최근 많이 사용하고 있지만 적용사례 찾기 어려움 Scikit-Learn • 프로그래밍 언어(Python) 기반이기 때문에 편리함 • 분산처리 취약하고 R 대비 알고리즘 少 Mahout • 하둡과 연동이 쉬우며 적용 사례 가장 多 • 맵리듀스 기반이라 느리며, 지원 알고리즘 少 … 오픈소스 적용 및 알고리즘 머신러닝 알고리즘 및 오픈소스 Thanks to 서진철, 이은지
- 12. Pre-Processing • Data Cleaning • Instance selection (Dataset reduction) • Normalization • Transformation • Feature extraction and selection
- 13. Pre-Processing • Spark Programming + Spark SQL + Spark Streaming • Spark mllib API
- 14. Pre-Processing 예제 • Tokenizer -> StopWordsRemover -> Word2Vec
- 15. Pre-Processing 예제 • Tokenizer -> StopWordsRemover -> Word2Vec <Word2Vec : King – Man + Woman = Queen>
- 16. 알고리즘 선택
- 17. Spark Ml package HyperParameters Random forest classifier • setFeaturescol • setPredictioncol • setImpurity(String) : gain 계산시 사용할 수식 (대소문 자 구분함). • setMaxBins(Int) : 최대 bin(몇 개로 나눌지) 수 • setMaxDepth(Int) : 최대 트리의 깊이 • setMinInfoGain(Double) : 트리를 분류할 때 최소한의 inf omation gain. • setMinInstancesPerNode(Int) : 각 노드당 최소한의 인 스턴스 수. • setNumTrees(Int) : 학습할 트리 수. 1보다 같거나 커야 함 • setSeed(Long) : 랜덤 시드 • setSubsampleingRate(Double) : 각 결정 트리에서 사용 할 데이터 크기. 0초과부터 1까지. • setThresholds(Array[Double]) : Multi-class Classifi cation 임계치로 각 클래스의 예상 확률값. • 너무 많은 파라미터들!
- 18. Spark Ml package Confusion Matrix 출처 : 위키피디아
- 19. 모델 평가 ROC(Receiver Operating Characteristic) Curve 기계학습 추가이론
- 20. Typical learning curve 기계학습 추가이론
- 21. 기계학습 추가이론
- 22. Spark Ml package Parameters tunning in Spark Train Validation Cross Validation
- 25. TPOT • 분산으로 하이퍼 파라미터를 구현하는 것중에 코 드가 공개된 것. • 파이썬 라이브러리를 활용해서 병렬로 최적화와 탐색을 진행함. • 아쉽게도 최근에는 개발이 활발하지는 않음 • 대신 심플한 코드 인상적이며 생성된 코드를 보 여줌
- 26. TPOT
- 27. TPOT
- 28. Advanced Hyperparameter tunning Practical Bayesian Optimization of MachineLearning Algorithms − http://papers.nips.cc/paper/4522-practical-bayesian-optimization-of- machine-learning-algorithms.pdf − 위 논문이랑 비슷하게 bayseian 기반의 탐색이 종종 보임. Sequential Model-Based Optimization for General Algorithm Configuration − http://www.cs.ubc.ca/~hutter/papers/11-LION5-SMAC.pdf − Auto weka 참고 논문으로 SMBO이긴 한데 random forest를 사용하고 있음. Auto Weka − http://www.cs.ubc.ca/labs/beta/Projects/autoweka/papers/au toweka.pdf − 기본적으로 위의 SMBO(Sequential Model-based Bayesian Optimization)이라 는 방법으로 최적의 값을 찾아냄. − SMAC이라는 알고리즘을 기반으로 Hyper Parameter의 loss function을 구함 기계학습 추가이론
- 29. Auto Weka 기계학습 추가이론 사내에서 사용하기 위하여 이와 같은 기능을 Web + Spark 기반으로 구현해두었음.
- 30. Spark Ml package Spark Pipeline • 모델을 생성시키는 과정 • 생성된 모델을 통해 최종 prediction 도출
- 31. 사내 적용 솔루션 기계학습 추가이론 • 데이터셋 관리 • 모델 생명주기 관리 • Visualization • Web 기반 Spark 코드 생성 (코딩x) • AutoML
- 32. 참고 : ModelDB
- 33. 참고 : AutoML Automated Machine Learning — A Paradigm Shift That Accelerates Data Scientist Productivity @ Airbnb
- 34. 딥러닝
- 36. 딥러닝 Propagation Propagation − Forward propagation: input training data로부터 output을 계산하고, 각 output neuron에서 의 error를 계산. − Back propagation: output neuron에서 계산된 error를 각 edge들의 weight를 사용해 바로 이 전 layer의 neuron들이 얼마나 error에 영향을 미쳤는지 계산.
- 37. 딥러닝 Single Layer Perceptron’s Limitation
- 38. 딥러닝 Multi Layer Perceptron Hidden layer 계속 추가!
- 40. Convolution Neural Network *** Feature Engineering을 대신 수행
- 41. Deep Learning으로 인한 인식률 개선
- 42. 참고 : AutoML • 딥 러 닝 이 Feature Engineering 을 대 신 해 주 고 Hyper Prameter를 대신 최적화 해주는 것 같지만 여전히 많은 이슈가 있음 • 뉴럴 네트워크를 ‘잘’ 디자인하고 튜닝하는 것은 더 어려움 • 병렬 인프라를 이용하여 좋은 구조를 자동학습하기 위한 시도들 – 강화학습, 유전자 알고리즘 등 활용 출처 : NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING
- 43. Deep Learning Frameworks 출처 : https://goo.gl/Pb3sRw
- 44. Deep Learning with Spark Deep Learning Frame work Focus BigDL BigDL big model training, ETL CaffeOnSpark Caffe small model training, ETL DeepLearning4J DeepLearning4J big/small model training, ETL DeepDist DeepDist big model training TensorFlowOnSpa rk TensorFlow small model training, ETL TensorFrames TensorFlow Spark integration, small model training, ETL
- 47. 분산 기계학습 TensorFrame • Databricks 주도로 개발중 • Native embedding of Tensorflow
- 48. DL4J • History – 2014년 첫 릴리즈 – Skymind를 주도로 만들어진 오픈소스로 Skymind가 상업적 지원도 병행하고 있음 – 다른 딥러닝 프레임워크와 달리 Java를 메인 언어로 지원 – 연구용 보다는 Spark를 기반으로 엔터프라이즈를 추구 • 장점 – 엔터프라이즈에 적용이 상대적으로 쉬우며 컨설팅 가능 – Skymind(아담 깁슨) 등 주요 개발자가 채팅 등을 통해 적극적으로 이슈해결에 도움을 줌 – 빅데이터 시스템과의 연동이 쉬움 • 단점 – 사용자 층이 얇음 – 개발자 수가 적어서 이슈 처리가 상대적으로 느림 분산 기계학습
- 49. 분산 기계학습 BigDL • Intel의 주도로 개발되고 있으며 Xeon과 같은 서버 CPU 활용에 초점을 맞췄음 • MKL와 멀티쓰레딩을 이용하여 큰 모델에서의 뛰어난 성능 • Production ML/DL system is complex
- 50. CPU vs GPU Infra 출처 : https://goo.gl/S9E4dr
- 51. CPU vs GPU 출처 : https://github.com/jcjohnson/cnn-benchmarks Infra
- 52. CPU vs GPU Infra
- 53. Google TPU Infra • (’16) 이세돌과 싸웠던 알파고는 1202개 CPU와 176개 GPU를 활용 • (’17) 커제와 싸운 알파고는 수 개의 Google TPU를 활용하였음 • 2세대 Google TPU – 최대 180 Teraflops에 달하는 부동 소수점 연산기능 – TPU Pod을 이용하면 11.5 Petaflops까지도 가능함 • 단점 : Google 클라우드에서만 사용가능하고 비쌈
- 54. 결론 • 머신러닝 – 머신러닝은 알고리즘이 전부가 아니다. – Pre-Processing, Hyperparameter Tuning, Pipeline, Data, Model 관리 및 서빙이 필요하다. – Spark는 위 프로세스에 최적의 OpenSource이다. • 딥러닝 – Spark에 딥러닝을 접목하기 위한 시도가 많이 이루어지고 있다. – GPU와 딥러닝 프레임워크의 대체보다는 시너지를 가지는 방향으로 발전 될 것이다. • AutoML 분산 기계학습
- 55. Q & A