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Data science packages
- 2. ⾃自⼰己紹介 2 Twitter ：@yutajuly 興味 ：⼈人⼯工知能, 深層学習, オンライン学習, 最適化 エッジヘビーコンピューティング Julia ：「RとPythonとJuliaで機械学習レベル４を⽬目指す」 「Juliaでスパム判定の機械学習分類器を作る」 「JuliaでDeep Learning vol.0」
- 5. 取り扱うテーマ 5 1. データ構造 2. 可視化 3. 統計解析 4. 統計モデリング 5. 時系列列データ解析 6. 機械学習 7. ディープラーニング 8. グラフ・ネットワーク解析
- 6. ＊JuliaのパッケージはすべてGitHub上で管理理 ①公式レポジトリに登録されたもの • 公式リポジトリ：JuliaLang/METADATA.jl • 公式HPから検索索可能：http://pkg.julialang.org/ • 2015/4/18時点で547パッケージ • Package.add(“PackageName”)で利利⽤用 ②個⼈人がGitHubで公開しているもの • Package.clone(“PackageURL”)で利利⽤用 ⇒ ここでは基本的に①を中⼼心紹介 6
- 7. ＊JuliaのパッケージのOwnerは２パターン ①コミュニティ • 複数⼈人のメンバーがコミットして貢献が⼤大きい • JuliaStats, JuliaOpt, JuliaParallel etc… ②個⼈人 • 個⼈人がコミット ⇒ ①、②両⽅方とも紹介ですがコミュニティ強い 7
- 8. データ構造 8 DataFrame.jl • 標準のリスト, 配列列, タプル, 辞書では扱いづらいテーブ ルデータをサポート – カラムごとに異異なるデータ型 – NAあり • Rの”data.frame”, Python(Pandas)の”DataFrame”
- 9. データ構造：使⽤用例例 9 – DataFrame()でDataFrame型を作成 • @data()でDataArray型を利利⽤用してNAを許容する • カラム名称も与えられる – DataFrame型データには、Rっぽいお馴染みのメソッドがある • size, ncol, nrow, head, tail, cbind, rbind • describe()で要約統計量量 • colwize(mean, df[:Name])などで列列ごとの演算 etc
- 10. 可視化 10 Gadfly.jl • プロット等の各種のデータ可視化 • Rの”ggplot2”, Pythonの”matplotlib”
- 11. 可視化：使⽤用例例 11
- 12. 統計解析 12 StatsBase.jl • 統計に関する様々な基本的なサポートを提供 Distributions.jl • 各種分布からのサンプリング, 分布フィッティング等 HypothesisTests.jl • 各種の仮説検定を提供 それぞれ、Pythonの”Scipy”の⼀一部の機能
- 13. 統計解析：使⽤用例例 13
- 14. 統計解析：使⽤用例例 14
- 15. 統計モデリング 15 GLM.jl • ⼀一般化線形モデルを提供。Rの”GLM”と⾔言える • ⽬目的変数の分布により、リンク関数として以下を提供 – 正規分布（Normal） – ポアソン分布（Poisson） – ⼆二項分布（Binomial） – 逆正規分布（Gamma） • AIC, R2などの出⼒力力がなさそう。Predictがけっこう⾯面倒 くさそうだったり、使い勝⼿手は、もう⼀一歩（？）
- 16. 統計モデリング：使⽤用例例 16
- 17. 時系列列データ解析 17 TimeSeries.jl • 時系列列データのためのツールキット • TimeArray型を提供 TimeModels.jl • 時系列列モデルを提供も、少し怪しい（？） – srcには以下と思われるものがある • ARIMA, GARCH, カルマンフィルター – ドキュメントはGARCHのみ – GARCHのExample試したけどエラー – ８ヶ⽉月前でGit更更新⽌止まってる（!?）
- 18. 時系列列データ解析 18
- 19. 機械学習（教師あり） 19 NaiveBayes.jl • ナイーブベイズを提供 – Gaussian（観測値が連続値）, Multinomial（観測値が単語とか の出現回数）の２パターンを⽤用意 – PythonのScikit-‐‑‒learnでは、Bernoulli（観測値が0-‐‑‒1）を加えた の３パターン BackpropNeuralnet.jl • ニューラルネットワークを提供
- 21. 機械学習（教師あり） 21 DecisionTree.jl • 決定⽊木, RadomForestを提供 • 分類, 回帰の両⽅方⽤用意 ExtremelyRandomizedTrees • RadomForestの派⽣生。⽊木の分岐をランダムに作ること で、学習の⾼高速化と過学習の可避を実現する • 分類, 回帰の両⽅方⽤用意
- 22. 機械学習（教師あり） 22 kNN.jl • k近傍法を提供 • 分類, 回帰の両⽅方⽤用意 LowDimNearestNeighbors.jl • k近傍法の改修版。2〜～3の低次元下でのより効率率率的で適 切切な近傍探索索を⾏行行う
- 23. 機械学習（教師あり） 23 MLBase.jl • パラメータチューニングや交差検証、評価⽅方法 を含む教師あり機械学習モデルの統⼀一的なフ レームワークを提供する – gridtune（グリッドサーチ） – cross_̲varidate（交差検証） – confusmat（混合⾏行行列列） – etc
- 24. 機械学習（教師あり、教師なし） 24 MultivariateStats.jl • 多変量量解析（回帰と次元削減）を扱う – 回帰 • 線形回帰 • リッジ回帰 – 次元削減 • 主成分分析（PCA） • 正準相関分析 • 多次元尺度度構成法 (MDS) • 判別分析 • 独⽴立立成分分析
- 25. 機械学習（教師なし） 25 Clustering.jl • 下記のクラスタリング⼿手法を提供 – k-‐‑‒means – k-‐‑‒medoids（⾮非類似度度を⽤用いる） – Affinity Propagation – DBSCAN • 種類数は、Scikit-‐‑‒learnの取り揃えに及ばない – 特に階層クラスタリングがない
- 26. 機械学習（教師なし） 26 KShiftsClustering.jl • ⾼高速で低メモリで実⾏行行されるクラスタリング – k-‐‑‒meansの類似の結果が得られる（らしい） – オンラインでのクラスタリングにも利利⽤用される QuickShiftsClustering.jl • ⾮非類似度度で測定される⾼高速な階層クラスタリングを提供 NMF.jl • ⾮非負値⾏行行列列因⼦子分解を提供
- 30. ディープラーニング 30 Mocha.jl • ディープラーニングのフレームワークを提供 – ⼤大きく、以下の２種類の構造が利利⽤用可能 • (Slacked) Auto-‐‑‒encoders • Convolutional Neural Network – Restricted Boltzmann Machineを⽤用いた構造はない
- 32. グラフ・ネットワーク解析 32 Graphs.jl • グラフ解析, グラフ⽣生成を提供 • Rの”igraph”, Pythonの”networkX” GraphViz.jl • GraphvizへのJuliaインターフェースを提供
- 33. 時間の都合上触れなかったパッケージ 33 • サンプリング – Sampling.jl – Resampling.jl – Bootstrap.jl • MCMC – SliceSampler.jl – MCMC.jl – Lola.jl – Mamba.jl • 機械学習, 確率率率モデル – KernelDensity.jl – BayesNets.jl – Boltzmann.jl – HopfieldNets.jl – ManifoldLearning.jl – SGDOptim.jl • 利利⽤用が困難系 – CurveFit.jl – TimeData.jl – MachineLearning.jl
- 34. 時間の都合上触れなかったパッケージ 34 MachineLearning.jlについて • 決定⽊木, RadomForest, ニューラルネット, BARTを提供 • 学習/検証データ分割, 交差検定等のツールも提供 • ⼩小規模データにしか適⽤用できない – “working with a dataset that fits in memory on a single machine”
- 35. 構築環境 35 Julia v0.3.7 参考 Juliaʼ’s Role in Data Science – http://radar.oreilly.com/2013/10/julias-‐‑‒role-‐‑‒in-‐‑‒ data-‐‑‒science.html Julia for Data Science – http://nbviewer.ipython.org/github/bensadeghi/ julia-‐‑‒datascience-‐‑‒talk/blob/master/datascience-‐‑‒ talk.ipynb#for-‐‑‒Data-‐‑‒Science