機械学習 ツール入門
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- えりか たけすえ
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1 機械学習 データマイニングのツール紹介 - データベース的観点から 年 3 月 11 日 川島英之 筑波大学システム情報系 ( 計算科学研究センター )
2 機械学習 データマイニング用語 AutoPlait DBN Python libsvm PostgreSQL RF SVM Weka K-means R SQL SciQL R+Bigmemory TinySVM グループ LDA MADLib Hivemall Mahout 平均 Esper SciDB MySQL K- 最近傍法 Hadoop
3 分析複雑度とデータサイズ 分析複雑度 AutoPlait DBN Python R Weka R+Bigmemory 銀の弾丸 RF LDA SciDB SciQL Spark SVM K-means TinySVM libsvm MADLib Hivemall SQL 平均 K- 最近傍法 グループ PostgreSQL MySQL とりあえず分析してみたい! Mahout Hadoop Esper データサイズ
4 リレーショナル DBMS データは表! SQL Structured Query Language データが沢山 標準化 SQL:1992 SQL:1999 SQL:2003 SQL:2008
5 問合せ言語 :SQL -- パケットを題材として -- 全てのパケットを得る SELECT * FROM packet; srcip の情報を全てのパケットから得る SELECT srcip FROM packet; HTTP アクセス (port 80) に関するパケットだけを表示 SELECT * FROM packet WHERE dstport = 80; HTTP アクセスに関するパケットの件数を表示 SELECT COUNT(*) FROM packet WHERE dstport = 80; dstip 毎のパケット件数を表示 SELECT dstip, COUNT(*) FROM packet GROUP BY dstip;
6 分析複雑度とデータサイズ 分析複雑度 AutoPlait DBN Python R Weka R+Bigmemory 銀の弾丸 RF LDA SciDB SciQL Spark SVM K-means TinySVM libsvm MADLib Hivemall SQL 平均 K- 最近傍法 グループ PostgreSQL MySQL Mahout Hadoop Esper データサイズ
7 近傍検索 SELECT R.id, S.id FROM R, S WHERE (R.x S.x) 2 + (R.y S.y) 2 < threshold; y O x
8 アルゴリズム 1 万件,100 万件ではどの程度かかる? FFFFFFFFFFFFF tttttttttt rr RR { FFFFFFFFFFFFF tttttttttt ss SS { IIII(rr mmmmmmmmmmmmm ss) AAAAAA{rr, ss}}}
9 Query plan of PostgreSQL Nested Loop (cost= rows= width=16) Join Filter: ((((a.x - b.x) * (a.x - b.x)) + ((a.y - b.y) * (a.y - b.y))) < 0) -> Seq Scan on loc a (cost= rows= width=8) -> Materialize (cost= rows= width=8) -> Seq Scan on loc b (cost= rows= width=8) 今朝の 5 時ごろにクエリをサブミット まだ終わりません こんなときには自作あるのみ
10 分析複雑度とデータサイズ 分析複雑度 AutoPlait DBN RF LDA SVM K-means 深く分析してみたい! Python R+Bigmemory R Weka SciDB SciQL TinySVM libsvm MADLib 銀の弾丸 Spark Hivemall SQL 平均 K- 最近傍法 グループ PostgreSQL MySQL Mahout Hadoop Esper データサイズ
11 R 古くから存在するプログラミング言語 環境 豊富なパッケージ 決定木, k-means, random forest, SVM, deep learning 大規模データ対応 Bigmemory, biganalytics 豊富なユーザ情報
12 動物の分類 library("mass") data("animals") データ読み込み animals.cluster <- kmeans(x=animals, centers=5) K-meansによる分類分類数 Animal Body Brain Mountain beaver Cow Grey Wolf Goat Guinea pig Dipliodocus Asian elephant Donkey Horse
13 分析複雑度とデータサイズ 分析複雑度 AutoPlait DBN RF LDA SVM K-means Python R+Bigmemory R Weka C/Java 等から呼び出したい! SciDB SciQL TinySVM libsvm MADLib 銀の弾丸 Spark Hivemall SQL 平均 K- 最近傍法 グループ PostgreSQL MySQL Mahout Hadoop Esper データサイズ
14 Support Vector Machine (SVM) SVM 2 クラス分類問題を扱う 画像認識, 音声認識,etc. マージン最大化 汎化能力が高い学習 ベクトルとクラスの組を学習データとして与える 気圧配置ごとに分類器を作る 冬型クラス 識別境界 非冬型クラス サポートベクトル Hiroki Kimura, Hideyuki Kawashima, Hiroyuki Kusaka, Hiroyuki Kitagawa: マージン Applying a Machine Learning Technique to Classification of Japanese Pressure Patterns. Data : ベクトル Science Journal,
15 データのベクトル化 件のデータ 37 57=2109 点 (2109 次元ベクトル ) SVM で扱うために,1 件のデータを 2109 次元ベクトルに変換 可視化したもの 15
16 実験 実験用データ 1981~2000 年の 20 年分の気圧データ ( 前線型は相当温位データ ) 学習 : 1981~1990 年 テスト : 1991~2000 年 学習 : 1991~2000 年 テスト : 1981~1990 年 次元を削減したベクトルを用いて, 気圧配置ごとに 20 通りの実験 TinySVM(SVM のツール ) を利用 16
17 分析複雑度とデータサイズ 分析複雑度 AutoPlait DBN R Python Weka R+Bigmemory 銀の弾丸 RF LDA SciDB SciQL Spark SVM K-means TinySVM libsvm MADLib Hivemall SQL 平均 K- 最近傍法 グループ PostgreSQL MySQL Mahout Esper Hadoop すぐに結果がほしい! データサイズ
18 Example Query on DSMS #Access for each port? [1] Group by aggregates g-pkt SELECT dst_port, COUNT(dst_port) FROM pkt[1 sec] GROUP BY dst_port 22: 2 80: 2 15: 1 [1] Enabling Real Time Data Analysis, Divesh Srivastava (AT&T Labs), et, al. Keynote talk, VLDB (a similar query is found in pp.15 of talk slide) src_ip dst_ip src_port dst_port seq_no packet_size timestamp protocol ack fin syn urg push reset content second N I C 18
19 まとめ AutoPlait DBN RF LDA SVM K-means K- 最近傍法 SQL 平均 グループ Python R Weka 1 TinySVM 1 4 自作 R+Bigmemory SciDB SciQL Spark 3 libsvm MADLib Hivemall PostgreSQL Mahout Esper MySQL Hadoop 1 2 データサイズ
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