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ビッグデータの分析手法機械学習アルゴリズムとその応用                        2013年2月6日(水)             Copyright © Fixstars Corporation. All rights re...
自己紹介@foota, nox株式会社フィックスターズ所属   並列処理・GPGPU・高速化以前は理化学研究所の研究員   薬学 / 創薬の研究   分子動力学(MD)・分子軌道法(MO)ブログ「良いもの。悪いもの。」   ht...
本日話すことビッグデータと機械学習機械学習アルゴリズムについて  k-平均法  サポートベクターマシン  HITS  スペクトラルクラスタリング機械学習アルゴリズムの活用事例  質問応答システム  創薬  データ分析プログラ...
ビッグデータと機械学習ビッグデータと呼ばれる膨大で多様なデータ  非構造化データであることが多い  膨大な量  一見して関連性を見出すことが難しい有益な情報を取り出すことが困難  いかにして情報を取り出すか分析の手段としての機械学...
ビッグデータ活用の現状医療  創薬  病気の診断  ゲノミクス物理シミュレーション  気象シミュレーション  地震・津波シミュレーションインターネット検索  Web  Twitter  SNS経済  POSデータ  ...
情報爆発       (IBM Corporation資料より)
機械学習アルゴリズムについて
機械学習アルゴリズムk-平均法 (k-means)サポートベクターマシン (SVM; Support Vector Machine)HITS (Hyperlink-Induced Topic Search)スペクトラル・クラスタリング ...
k-平均法 (k-means)                      (C. M. Bishop, PRMLより)
サポートベクターマシン (SVM)SVM(サポートベクターマシン)は、二値のパターン 識別器を構成するアルゴリズムであり、訓練データ から、各データ点との距離が最大となる分離平面を 求めるマージン最大化という基準でパラメータを学 習する。S...
SVMのアルゴリズム
HITSアルゴリズム
スペクトラルクラスタリング入力データに対し、k-近傍法 (k-NN)による隣接行列を作る (対称行列になるように mutual k-NNとする)。上記の隣接行列に対して正規 化カットした結果をk-means などでクラスタリングする。
スペクトラルグラフ理論隣接行列に対する正規化カット(Normalized Cut)は NP困難となるが、グラフラプラシアンの固有値問題 に帰着できる。
機械学習アルゴリズムの活用事例
質問応答システム Watson   (IBM and the Jeopardy Challenge http://www.youtube.com/watch?v=KVM6KKRa12g より)
技術的課題幅広い分野への対応問題文とカテゴリの解釈高い正答率での回答確信度の推定応答速度          (情報処理 Vol.52 No.7 July 2011 p.840 日本IBM東京基礎研究所資料より)
回答率の正解率の向上初期のシステムと番組勝者との比較                     性能向上の履歴          (情報処理 Vol.52 No.7 July 2011 p.840 日本IBM東京基礎研究所資料より)
Watsonの仕組み – DeepQAフレームワーク       (情報処理 Vol.52 No.7 July 2011 p.840 日本IBM東京基礎研究所資料より)
創薬機械学習予測システム (k-MUSES)   理化学研究所で開発している機械学習活性判別システム   http://www.riken.jp/dmp/bunshi.htmlMerck Molecular Activity Chall...
創薬: インシリコスクリーニング                          化合物データベース                         10万~1,000万化合物                           ドッキングに...
創薬: 機械学習活性判別システム           機械学習アルゴリズムを利用しな           い場合と比較して数倍の精度を確           認。        サポートベクターマシン(SVM)を利用      (理化学研究所 ...
創薬: ADMET予測技術   サポートベクターマシン(SVM)やランダムフォレストを利用         (理化学研究所 創薬・医療技術基盤プログラム資料より)
創薬: Merck Molecular Activity Challenge大手製薬企業メルクによる化合物活性の予測高い精度で予測することで創薬の大きな助けとなる近年注目されているDeep Learningというアルゴリ ズムが特に良い予...
プログラミングコンテストKaggle   製薬企業による化合物活性予測   戸籍調査の返信予測   モバイルサイトによる購入予測TopCoder   NASAによる車両画像認識   NASAによるクレーター画像判別   米研究所...
Kaggle         データ分析コンペティションサイト         データサイエンティストの多くが参加           データマイニング系のコンテストで有名な            KDD Cupなども開催
TopCoder     世界最大手の競技プログラミングサイト     世界中の優秀なハッカーが腕を競い合う        様々なジャンルのコンテストがあるが、アル         ゴリズムを扱ったコンテストが一般的        特に...
社内プログラミングコンテスト: 年収額予測              ある都市で継続的に戸口・財産調査が行われた。そ              れらをまとめたデータセットがコンテスト参加者に              与えられている。そのデータ...
評価方法% ./exe_file train.dat test.dat1回の実行に用いるテストデータファイル内のデータ数は1,000件とし、暫定テストデータ5,000件は5ファイル、最終テストデータ50,000件は50ファイルに分割され、ファイ...
解答に使われた機械学習アルゴリズムランダムフォレストロジスティック回帰C5.0多層パーセプトロンによる誤差逆伝播法素性に基づく行列因子分解
コンテストの結果順位           氏名   最終スコア        暫定スコア          言語        最終投稿日時     1 ***         47.526946     45.667594    Ruby  ...
コンテストの考察1~3位のアルゴリズムはすべて異なり、それぞれ、ロ ジスティック回帰、多層パーセプトロンによる誤差逆伝 播法、ランダムフォレストとなっている。  一概にどのアルゴリズムが最も良いとは言い切れない。なぜ勝者になれたのか? ...
まとめ: ビッグデータと機械学習様々なビッグデータに対して様々な機械学習アルゴリ ズムが利用されている。  重要な点は、アルゴリズムに合ったデータを選ぶのではな   く、データに合ったアルゴリズムを選ぶということ。扱う対象を調査した上で方...
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  1. 1. ビッグデータの分析手法機械学習アルゴリズムとその応用 2013年2月6日(水) Copyright © Fixstars Corporation. All rights reserved.
  2. 2. 自己紹介@foota, nox株式会社フィックスターズ所属  並列処理・GPGPU・高速化以前は理化学研究所の研究員  薬学 / 創薬の研究  分子動力学(MD)・分子軌道法(MO)ブログ「良いもの。悪いもの。」  http://handasse.blogspot.com/
  3. 3. 本日話すことビッグデータと機械学習機械学習アルゴリズムについて  k-平均法  サポートベクターマシン  HITS  スペクトラルクラスタリング機械学習アルゴリズムの活用事例  質問応答システム  創薬  データ分析プログラミングコンテスト
  4. 4. ビッグデータと機械学習ビッグデータと呼ばれる膨大で多様なデータ  非構造化データであることが多い  膨大な量  一見して関連性を見出すことが難しい有益な情報を取り出すことが困難  いかにして情報を取り出すか分析の手段としての機械学習  データの特徴を捉え、識別し、そして予測を行う  人間の学習を模したもの  コンピュータにより自動的に行う機械学習アルゴリズムがどのようにビッグデータを分 析して有用な情報を抽出するのか?
  5. 5. ビッグデータ活用の現状医療  創薬  病気の診断  ゲノミクス物理シミュレーション  気象シミュレーション  地震・津波シミュレーションインターネット検索  Web  Twitter  SNS経済  POSデータ  トレンド分析
  6. 6. 情報爆発 (IBM Corporation資料より)
  7. 7. 機械学習アルゴリズムについて
  8. 8. 機械学習アルゴリズムk-平均法 (k-means)サポートベクターマシン (SVM; Support Vector Machine)HITS (Hyperlink-Induced Topic Search)スペクトラル・クラスタリング (Spectral Clustering)ランダム・フォレスト (Random Forest)局所性鋭敏型ハッシュ (LSH; Locality Sensitive Hashing)潜在的ディリクレ分配法 (LDA; Latent Dirichlet Allocation)ラベル伝播法 (Label Propagation)確率的潜在意味索引付け (PLSI; Probabilistic Latent Semantic Indexing)条件付き確率場 (CRF; Conditional Random Fields)他にも様々なアルゴリズムが使われている
  9. 9. k-平均法 (k-means) (C. M. Bishop, PRMLより)
  10. 10. サポートベクターマシン (SVM)SVM(サポートベクターマシン)は、二値のパターン 識別器を構成するアルゴリズムであり、訓練データ から、各データ点との距離が最大となる分離平面を 求めるマージン最大化という基準でパラメータを学 習する。SVMを利用できるライブラリとしてLIBSVMなどが 有名。  http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
  11. 11. SVMのアルゴリズム
  12. 12. HITSアルゴリズム
  13. 13. スペクトラルクラスタリング入力データに対し、k-近傍法 (k-NN)による隣接行列を作る (対称行列になるように mutual k-NNとする)。上記の隣接行列に対して正規 化カットした結果をk-means などでクラスタリングする。
  14. 14. スペクトラルグラフ理論隣接行列に対する正規化カット(Normalized Cut)は NP困難となるが、グラフラプラシアンの固有値問題 に帰着できる。
  15. 15. 機械学習アルゴリズムの活用事例
  16. 16. 質問応答システム Watson (IBM and the Jeopardy Challenge http://www.youtube.com/watch?v=KVM6KKRa12g より)
  17. 17. 技術的課題幅広い分野への対応問題文とカテゴリの解釈高い正答率での回答確信度の推定応答速度 (情報処理 Vol.52 No.7 July 2011 p.840 日本IBM東京基礎研究所資料より)
  18. 18. 回答率の正解率の向上初期のシステムと番組勝者との比較 性能向上の履歴 (情報処理 Vol.52 No.7 July 2011 p.840 日本IBM東京基礎研究所資料より)
  19. 19. Watsonの仕組み – DeepQAフレームワーク (情報処理 Vol.52 No.7 July 2011 p.840 日本IBM東京基礎研究所資料より)
  20. 20. 創薬機械学習予測システム (k-MUSES)  理化学研究所で開発している機械学習活性判別システム  http://www.riken.jp/dmp/bunshi.htmlMerck Molecular Activity Challenge  製薬企業メルク主催による化合物活性予測コンテスト  https://www.kaggle.com/c/MerckActivity  http://blog.kaggle.com/2012/10/31/merck- competition-results-deep-nn-and-gpus-come-out- to-play/
  21. 21. 創薬: インシリコスクリーニング 化合物データベース 10万~1,000万化合物 ドッキングにより 化合物を濃縮 1,000~10,000化合物 機械学習活性判別システム 選択された化合物 100~1,000化合物 (理化学研究所 創薬・医療技術基盤プログラム資料より)
  22. 22. 創薬: 機械学習活性判別システム 機械学習アルゴリズムを利用しな い場合と比較して数倍の精度を確 認。 サポートベクターマシン(SVM)を利用 (理化学研究所 創薬・医療技術基盤プログラム資料より)
  23. 23. 創薬: ADMET予測技術 サポートベクターマシン(SVM)やランダムフォレストを利用 (理化学研究所 創薬・医療技術基盤プログラム資料より)
  24. 24. 創薬: Merck Molecular Activity Challenge大手製薬企業メルクによる化合物活性の予測高い精度で予測することで創薬の大きな助けとなる近年注目されているDeep Learningというアルゴリ ズムが特に良い予測をしたデータ分析コンペサイト Kaggleによるコンテスト
  25. 25. プログラミングコンテストKaggle  製薬企業による化合物活性予測  戸籍調査の返信予測  モバイルサイトによる購入予測TopCoder  NASAによる車両画像認識  NASAによるクレーター画像判別  米研究所による大豆の生産予測  都市における病気や犯罪などの危険予測
  26. 26. Kaggle データ分析コンペティションサイト データサイエンティストの多くが参加  データマイニング系のコンテストで有名な KDD Cupなども開催
  27. 27. TopCoder 世界最大手の競技プログラミングサイト 世界中の優秀なハッカーが腕を競い合う  様々なジャンルのコンテストがあるが、アル ゴリズムを扱ったコンテストが一般的  特にマラソンマッチと呼ばれる2~3週間を 期限とするコンテストでデータ分析系の問題 が出される
  28. 28. 社内プログラミングコンテスト: 年収額予測 ある都市で継続的に戸口・財産調査が行われた。そ れらをまとめたデータセットがコンテスト参加者に 与えられている。そのデータセットには年収額を含 む18の項目がある。 年収額が伏せられた別のデータセット(17項目)が与 えられたとき、年収額の予測を行うことが今回の問 題となる。 14.4万件の訓練データ → 5万件を予想1. 年齢 10. 学校への在籍2. 性別 11. 就業について3. 人種 12. 労働者の種別 年収額4. 婚姻 13. 昨年内に労働した週数5. 出産数 14. 先週に労働した時間数6. 誕生地 15. 最後に労働した年7. 農家かどうか 16. 5年以内の移住について8. 住居の所有権 17. 職場への主な交通手段9. 世帯主との関係
  29. 29. 評価方法% ./exe_file train.dat test.dat1回の実行に用いるテストデータファイル内のデータ数は1,000件とし、暫定テストデータ5,000件は5ファイル、最終テストデータ50,000件は50ファイルに分割され、ファイルごとに実行される。ここでは、1ファイル(1,000件)を1ケースとする。実際の年収額と予測した年収額の二乗平均平方根誤差(RMSE)を求め、以下の式でスコアが与えられる。1ケースが1,000件であることから、 n=1000 とする。
  30. 30. 解答に使われた機械学習アルゴリズムランダムフォレストロジスティック回帰C5.0多層パーセプトロンによる誤差逆伝播法素性に基づく行列因子分解
  31. 31. コンテストの結果順位 氏名 最終スコア 暫定スコア 言語 最終投稿日時 1 *** 47.526946 45.667594 Ruby 2012/6/30 20:02 2 *** 47.189242 45.363833 Haskell 2012/6/30 22:13 3 *** 47.172834 45.910145 C++ 2012/6/30 16:26 4 *** 45.030060 43.658967 Python 2012/6/27 23:59 5 *** 44.871869 42.659491 C 2012/6/29 9:53 6 *** 44.697920 46.124126 Python 2012/6/30 16:14 7 *** 44.468423 42.560599 C++ 2012/6/26 9:54 8 *** 42.639191 40.837311 Ruby 2012/6/30 23:33 9 *** 35.959067 35.051351 C++ 2012/5/16 20:00 10 *** 35.614639 34.813002 Python 2012/5/16 20:00
  32. 32. コンテストの考察1~3位のアルゴリズムはすべて異なり、それぞれ、ロ ジスティック回帰、多層パーセプトロンによる誤差逆伝 播法、ランダムフォレストとなっている。  一概にどのアルゴリズムが最も良いとは言い切れない。なぜ勝者になれたのか?  優勝者は暫定順位では3位だったが、開催期間のほぼすべての 時間を使い、訓練データを精査することで、外れ値をもつ データを可能な限り除外した。  暫定1位(最終結果3位)の方は短期間で効率よくアルゴリズム を決定して訓練データでは高い予測精度を発揮した。  最終テストにおいてより良い結果を挙げることができたのは 精度の高い訓練データであったことが示唆される。データセットの調査とその精度はとても大事。
  33. 33. まとめ: ビッグデータと機械学習様々なビッグデータに対して様々な機械学習アルゴリ ズムが利用されている。  重要な点は、アルゴリズムに合ったデータを選ぶのではな く、データに合ったアルゴリズムを選ぶということ。扱う対象を調査した上で方法を決定する。  対象に特化した特徴がないか?  大規模データなのか?  速度と精度のバランスは?  並列処理可能な問題か?  Hadoopを利用? MPIを利用?  分散ノード? メニーコア? GPGPU? すべての大規模データに 適用できる銀の弾丸はない
  34. 34. ご清聴ありがとうございました

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