深度學習(deep learning)概論- 使用 sas em 實做
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Copyr i g ht © 2012, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
ENTERPRISE MINER DEEP LEARNING
WITH PYTHON WORKSHOP
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NOTE FOR SPEAKER 環境設定
• 本教學專案檔EM_Deep_Learning_Tutorial請放至於C槽底下,否則會有路徑
設定的問題
• 教學前強烈建議環境必須先設定好
1. JAVA(含程式語言本身與環境變數)
2. Python(含程式語言本身與環境變數)
3. SAS JAVA binding
• 設定請參考 C:\EM_Deep_Learning_Tutorial\Tutorial\環境設定用\環境設
定.pptx
• 環境測試
• 請直接執行C:\EM_Deep_Learning_Tutorial\EM_Deep_Learning中my_flow_1的模型
比較
• 如果可以執行,代表環境有設定成功
• 如果不能執行,又沒有時間找出問題: 請改成使用my_flow_2進行教學,跳過python的
demo
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• What is Deep Learning
• 分類問題介紹
• 資料採礦工具Enterprise Miner(EM)介紹
• 資料採礦流程SEMMA介紹
• 分類模型建置
• Q&A
Agenda
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Agenda
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WHAT IS DEEP
LEARNING目標
• Wikipedia: Deep learning (deep structured learning, hierarchical learning or
deep machine learning) is a branch of machine learning based on a set of
algorithms that attempt to model high-level abstractions in data by using
multiple processing layers, with complex structures or otherwise, composed
of multiple non-linear transformations
• Deep learning並不是解決特定問題的方法,而是試圖去model data中的概念
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WHAT IS DEEP
LEARNING起源
• 人腦是採分層的方式在進行認知
• 以人看到物體為例,當人在看到人臉時
大腦會先認出臉的邊(edge)
再認出臉的輪廓(object part)
接著再認出整個臉(object model)
• 這樣的認知過程,是一個不斷的進行迭代,抽象的過程
• Deep Learning受到人腦運作模式的啟發,模仿人腦的運作過程來進行學習
圖片來源:ANDREW NG
圖片來源:ANDREW NG
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WHAT IS DEEP
LEARNINGDEEP LEARNING架構 & 困境
• Deep Learning可以說是多層(multi-layer)的
neural network
• 每一層由許多的神經元(節點)組成,象徵著人
腦一個層次的學習
• 上一層的學習效果將會影響到下一層
• 然而經過一層又一層的學習,抽象化的結果代
表資訊必然會流失,因此訓練過程中,我們會
希望這些資訊的流失能夠受到掌控
• 然而掌控的代價就是訓練模型時的複雜度太高,
要將model訓練出來需要耗費的時間相當大
• 此外由於層跟層之間都是數字
因此要解釋deep learning的model也是相當困
難的
Input
Layer
Hidden
Layer
Output
Layer
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WHAT IS DEEP
LEARNING突破 & 熱潮再起
• 突破: 過去就有Neural Network,為何現在又紅起來呢?
• 過去的Neural Network受到訓練複雜度的影響,都是淺層(少數層次)間的訓練
• 然而,2006年時,由於新的訓練演算法的提出,大大降低了訓練複雜度
這才使得深層的訓練變得實際
• 熱潮再起
• 2012年,Google建立了含10億個節點的深層網路,在只輸入了大量圖片且未加入任何
人工標示的情況下,系統辨識出了人臉,以及貓
• 2016年,Google Alphago擊敗了韓國的圍棋大師李世乭
• Deep Learning由於優異的應用效果,因此被大量的應用在各個領域上
• Ex: computer vision, automatic speech recognition, natural language processing, audio
recognition and bioinformatics … etc.
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• 分類問題介紹
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• Q&A
Agenda
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分類問題介紹 SUPERVISED LEARNING PROBLEM
• 分類問題是一種監督式學習問題(Supervised
Learning Problem)
• 監督意即學習時必須要有正確答案或稱標籤(label)
• Feature Extraction
• 而在進行學習時,我們還必須要知道輸入的資料
的特徵(feature)
• EX 香蕉是黃的,尾端有黑色的蒂
太陽花是黃的,中間有花蕊
• 在有了資料,label,feature之後,實際幫我
們進行分類的角色即為分類器(classifier)
• 藉由這些feature,分類器便能夠知道,有黑色蒂
的是香蕉,有花蕊的是太陽花
• 而這時,黃色就是一個對分類幫助不大的feature
香蕉 太陽花
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分類問題介紹 藉由DEEP LEARNING來進行圖片分類
• Feature Extraction的困難點
• 一張圖片我們若要拿來產生feature,通常來說,我們不太會使用”末端的蒂”,或是”中
心有花蕊”來當作feature
• 對於一張圖片,我們通常會想用數字去表達他
• 目前用來表達圖片的feature很多,有的看色彩分布,有的看紋路走向
• 然而這些方法都有些缺點,因此如何善用這些feature相當的吃重經驗
• Feature Extraction with Deep Learning
• Deep Learning可以使用的應用很多,其中一個
即是更自動的產生data(ex 圖片)的feature
• 因此,如下圖假如輸入一張圖片的各個pixel值
我們可以拿各個神經元(ex. h1 ~ h4)中的值
來當作一張圖片的feature
Input
Layer
Hidden
Layer
Output
Layer
h1 h2 h3 h4
(0,1,255,…214,…210)
32
32
Pixel Representation
R: 32X32
= 1024
G: 32X32
= 1024
B: 32X32
= 1024
(0.99,-0.72,0.55,0.88)
h1 h2 h3 h4
Extracted Feature by
Deep Learning
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分類問題介紹 分類流程
• 因此,對於一個分類的問題,我們通常會有以下幾大步驟
Data Collection
Preprocessing
Feature Extraction
Classification
收集要分析的資料
對資料進行調整,像是去除品質不好的資料雜訊的處理遺失值的處理…
產生資料的feature
建立分類的模型
Evaluation 進行效果的評估
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資料採礦工具
ENTERPRISE
MINER(EM)介紹
SAS EM採礦流程
• SAS Enterprise Miner(EM)是一個資料採礦工具
• EM不僅可以進行分類問題的處理,還可以對各種類型的問題進行處理
• SAS EM對於常見的分析流程切出了5大採礦流程
Data Collection
Preprocessing
Feature Extraction
Classification
收集要分析的資料
對資料進行調整,像是去除品質不好的資料雜訊的處理遺失值的處理…
Sample
Explore
Modify
Model
Assess
產生資料的feature
建立分類的模型
Evaluation 進行效果的評估
SAS EM 5大採礦流程
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SAS®
ENTERPRISE
MINER™
INTERFACE
功能表及捷徑圖示
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SAS®
ENTERPRISE
MINER™
INTERFACE
專案管理區
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SAS®
ENTERPRISE
MINER™
INTERFACE
屬性設定區
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SAS®
ENTERPRISE
MINER™
INTERFACE
屬性說明區
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SAS®
ENTERPRISE
MINER™
INTERFACE
流程工作區
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ENTERPRISE
MINER™
INTERFACE
流程
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SAS®
ENTERPRISE
MINER™
INTERFACE
節點
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SAS®
ENTERPRISE
MINER™
INTERFACE
SEMMA工具
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SAS®
ENTERPRISE
MINER™
MODEL DEVELOPMENT PROCESS
Sample Explore Modify Model Assess
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SAS®
ENTERPRISE
MINER™
MODEL DEVELOPMENT PROCESS
Utility Applications Time Series
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SAS®
ENTERPRISE
MINER™
HELP
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資料採礦流程SEMMA介紹
SEMMA METHDOLOGY
• Sample
• Mining a representative sample instead of the whole volume reduces
the processing time required
• Explore
• Searching for unanticipated trends and anomalies in order to gain
understanding and ideas
• Modify
• Imputing missing values, transforming variables, and filtering outliers
to focus the model selection process
• Model
• Allowing the software to search automatically for a combination of data
that reliably predicts a desired outcome
• Assess
• Evaluating the usefulness and reliability of the findings from the
process
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SAS®
ENTERPRISE
MINER™
SEMMA IN ACTION – REPEATABLE PROCESS
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MODEL
DEVELOPMENT SEMMA METHDOLOGY
ample
xplore
odify
odel
ssess
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MODEL
DEVELOPMENT SEMMA METHDOLOGY
ample
xplore
odify
odel
ssess
Descriptive Statistics
Exploratory Plots
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MODEL
DEVELOPMENT SEMMA METHDOLOGY
ample
xplore
odify
odel
ssess
Outliers Filtering
Missing Values Imputation
Data Transformations
discretization, categorizations, events
(quantity of values reduction)
log transformations (skewness reduction)
standardization/normalization (seasonality
reduction)
Select and reduce numbers of variables
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MODEL
DEVELOPMENT SEMMA METHDOLOGY
ample
xplore
odify
odel
ssess
Frequent modeling techniques
Regression
Neural Network
Decision Tree
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MODEL
DEVELOPMENT SEMMA METHDOLOGY
ample
xplore
odify
odel
ssess
Assess - ROC
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MODEL
DEVELOPMENT SEMMA METHDOLOGY
ample
xplore
odify
odel
ssess
Assess – Lift Chart
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MODEL
DEVELOPMENT SEMMA METHDOLOGY
ample
xplore
odify
odel
ssess
True Positive False Negative
False Positive True Negative
Buyers Non Buyers
Predicted
Bu
yers
No
n B
uyersA
ctu
al
A B
C D
Assess - Misclassification
正確性(A+D/All)
捕捉率(A/A+B)
預期回應率(A/A+C)
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SCENARIO
INTRODUCTION目標 & 流程
• 接下來,我們將會使用圖片資料來進行二元分類模型的建置
• 流程
1. 新增專案
2. 讀取資料
3. 使用Deep Learning來產生Feature
4. 探勘feature
5. 建立分類器
6. 比較各分類器的效果
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SCENARIO
INTRODUCTIONTHE CIFAR-10 DATASET
• The CIFAR-10 is labeled subsets of the 80 million tiny images dataset. They
were collected by Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton.
• http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
• The CIFAR-10 dataset consists of 60000 32x32 colour images in 10 classes.
• 我們將只使用dataset中的1000張automobile(label=1)以及airplane(label=0)圖
片來進行2元的分類
• 由於Dataset只有python,matlab,
binary的格式
• 因此我們將使用python來進行
資料格式的轉換,讓EM可以
讀取資料
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分類模型建置
1. 新增專案
2. 讀取資料
3. 使用Deep Learning來產生Feature
4. 探勘feature
5. 建立分類器
6. 比較各分類器的效果
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1.新增專案 開啟EM & 建立新專案
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1.新增專案 建立資料館
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1.新增專案 指定資料館路徑與名稱
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1.新增專案 完成資料館建立
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1.新增專案 建立資料來源
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1.新增專案 選取資料
1
2
3
4
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1.新增專案 完成資料選取
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1.新增專案 表格資訊
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1.新增專案 中繼資料顧問選項
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1.新增專案 檢視資料變數設定
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1.新增專案 建立樣本
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1.新增專案 資料來源特性
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1.新增專案 確認各項設定,完成新增資料
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1.新增專案 建立流程圖
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分類模型建置
1. 新增專案
2. 讀取資料
3. 使用Deep Learning來產生Feature
4. 探勘feature
5. 建立分類器
6. 比較各分類器的效果
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2.讀取資料 設定節點
1 將資料直接拖曳到流程圖
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2.讀取資料 設定節點
1 將”SAS程式碼”與”中繼資料”
直接拖曳到流程圖
2 將流程接上
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2.讀取資料 執行節點並設定資料
1
2
3
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2.讀取資料 設定資料
1. 將Label的
• 角色設為”目標”,告訴EM我們想預測誰
• 層級設為”二元”,告訴EM我們要做二元的預測
2. 將前5列以下的列選起來,將角色設為”拒絕”
• 這樣我們將只會拿這4個pixel來進行feature extraction
• 由於使用Deep Learning進行feature extraction相當花
時間,因此為了課程的流暢,我們這邊先拿小的資料
進行訓練
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2.讀取資料 點選SAS程式碼,並開啟程式碼編輯器
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2.讀取資料 編輯程式碼
請打開Tutorial裡的”EM執
行python_code.txt”並全
選複製貼上到這邊
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2.讀取資料 執行EM,讓EM去執行PYTHON讀取檔案,並將檔案回傳給EM
• 由於Dataset只有python,matlab,
binary的格式
• 因此我們讓EM透過python來進行
資料格式的轉換,並將結果自動
的回傳給EM1
2
點選中繼資料
3
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2.讀取資料 設定資料
1. 將Label的
• 角色設為”目標”
• 層級設為”二元”
2. 將前5列以下的列
選起來,將角色設
為”拒絕”
3. 將Label以外的層級
新增為”間隔”
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分類模型建置
1. 新增專案
2. 讀取資料
3. 使用Deep Learning來產生Feature
4. 探勘feature
5. 建立分類器
6. 比較各分類器的效果
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3.使用DEEP LEARNING
來產生FEATURE
新增節點
1
3 2請注意! 如果EM無法透過Python
將資料讀取的話,可以直接使
用”DATA_BATCH_1”即可
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3.使用DEEP LEARNING
來產生FEATURE
編輯程式碼
• 請打開Tutorial裡的” EM執行
DeepLearning_code”並全選複製
貼上到這邊
• 關於程式碼的細節,請參考
1. Tutoral下的neural.pdf
2. 或
http://support.sas.com/documenta
tion/onlinedoc/miner/em43/neural.
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3.使用DEEP LEARNING
來產生FEATURE
產生FEATURE
1
2
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分類模型建置
1. 新增專案
2. 讀取資料
3. 使用Deep Learning來產生Feature
4. 探勘feature
5. 建立分類器
6. 比較各分類器的效果
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4.探勘FEATURE 增加探勘用節點
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4.探勘FEATURE STAT EXPLORER
Stat Explorer可以快速的幫我們產
生資料的各種敘述性統計
1
3
2
4
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4.探勘FEATURE 觀看最有價值的變數與卡方分布
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4.探勘FEATURE 圖形勘查
圖形勘查可以讓我們快速的檢視
資料
1
2
3
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4.探勘FEATURE 檢視資料
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分類模型建置
1. 新增專案
2. 讀取資料
3. 使用Deep Learning來產生Feature
4. 探勘feature
5. 建立分類器
6. 比較各分類器的效果
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5.建立分類器 資料分區
將資料進行分區,可以讓我們把部分
資料拿來訓練/建立model,其餘的用
來驗證model
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5.建立分類器 建立分類器
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5.建立分類器 建立決策樹
決策樹是一個容易訓練,並適合拿來
解讀資料的分類器,缺點則是較容易
over fitting
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5.建立分類器 觀看結果
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5.建立分類器 CONFUSING MATRIX
預測結果
結果 = 0 結果 = 1
原始類別
目標 = 0 A(預測正確) B(預測錯誤)
目標 = 1 C(預測錯誤) D(預測正確)
結果 = 0 結果 = 1
目標 = 0 206 30
目標 = 1 108 107
• 對於二元分類問題我們可以從幾種方向去看分類的效果如何
• 準確率: (A+D) / (A+B+C+D)
• 然而若是D很大,A很小,準確率依然還是很高,因此若要細看各類分的效果如何,我
們應該更仔細的去看目標百分比與結果百分比
• 0:
• 目標百分比(precision): A/(A+C) = 206/(206+108) = 0.656051
• 結果百分比(recall): A/(A+B) = 206/(206+30) = 0.872881
• 1
• 目標百分比(precision): D/(B+D) = 107/(30+107) = 0.781022
• 結果百分比(recall): D/(C+D) = 107/(108+107) = 0.497674
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5.建立分類器 建立迴歸
迴歸藉由畫出一條最貼近資料分
布的線來描述資料
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5.建立分類器 觀看結果
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分類模型建置
1. 新增專案
2. 讀取資料
3. 使用Deep Learning來產生Feature
4. 探勘feature
5. 建立分類器
6. 比較各分類器的效果
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6.比較各分類器的效果 開始模型比較
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6.比較各分類器的效果 模型比較
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6.比較各分類器的效果 觀看結果
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