Distributed Computing – MapReduce Algorithmus

Sollen große Datenmengen analysiert werden, ist die Hardware eines leistungsfähigen Computers schnell überfordert und die Analysezeiten werden zu lang. Die Lösung zur Bewältigung von Big Data Analytics sind Konzepte des verteilten Rechnens (Distributed Computing).

Vertikale Skalierung – Der Klassiker der leistungsstarken Datenverarbeitung

Die meisten Unternehmen setzen heute noch auf leistungsstarke und aufrüstbare Einzelserver. Sollten Datenmengen größer und Analysen rechenaufwändiger werden, werden Festplatten (Storage), Arbeitsspeicher (RAM) und Prozessoren (CPU) aufgerüstet oder der Server direkt durch einen leistungsstärkeren ersetzt.

Diese Form der sogenannten vertikalen Skalierung (Vergrößerung der Server-Komponenten) ist für viele Unternehmen heute noch gängige Praxis, auch weil sie leicht zu administrieren ist und sie mit nahezu jeder Software funktioniert. Jedoch sind der Erweiterbarkeit gewisse Grenzen gesetzt und auch der Wechsel zu noch leistungsfähigerer Hardware würde den Einsatz von neuester High-End-Hardware bedeuten, der Kostenanstieg wäre exponentiell. Ferner bedarf es einer durchdachten Backup-Strategie mit gespiegelten Festplatten oder einem ganzen Backup-Server.

Leistungsstarke Server sind teuer und können zwar große Datenmengen weitaus schneller auswerten als Consumer-Computer, jedoch sind auch sie eher nicht dazu in der Lage, Big Data zu verarbeiten, also beispielsweise 100 Terabyte Daten binnen Sekunden statistisch auszuwerten.

Horizontale Skalierung – Skalierbare Speicher-/Rechenleistung

Ein alternatives Konzept zur vertikalen Skalierung ist die horizontale Skalierung. Dabei werden mehrere Computer, die im Vergleich oftmals über nur mittelmäßige Leistungsmerkmale verfügen, über ein Computer-Netzwerk verbunden und parallel angesteuert.

Der große Vorteil der horizontalen Skalierung ist der kostengünstige Einstieg, denn praktisch könnte bereits mit einem einzelnen Computer (Node) begonnen werden und dann nach und nach mit weiteren Nodes die Leistungsfähigkeit des Clusters (Verbund von Nodes) linear gesteigert werden. Ungefähr linear wachsen auch die Kosten an, so dass diese weitaus besser planbar sind. Cluster können weitaus höhere Leistungen erreichen als es einzelne Server könnten, daher gibt die horizontale Skalierung als diejenige, die sich für Big Data Analytics eignet, denn sie ermöglicht verteiltes Rechnen (Distributed Computing). Mit einem ausreichend großen Cluster lassen sich auch 100 Terabyte und mehr in wenigen Augenblicken statistisch auswerten.

Ferner ermöglichen horizontale Lösungen integrierte Backup-Strategien, indem jeder Node des Clusters über ein Backup der Daten eines anderen Nodes verfügt. Verfügt ein Node sogar über mehrere Backups, lässt sich eine sehr hohe Ausfallsicherheit – Datenverfügbarkeit im Cluster – erzielen.

Jedoch gibt es auch Nachteile der horizontalen Skalierung: Die Administration eines Clusters ist weitaus herausfordernder als ein einzelner Server, egal wie leistungsstark dieser sein mag. Auch Bedarf es viel räumlichen Platz für einen (oder gar mehrere) Cluster. Die Kompatibilität der Nodes sollte auch für die nächsten Jahr gesichert sein und nicht zuletzt ist es eine große Hürde, dass die einzusetzende Software (Datenbank- und Analyse-Software) für den Einsatz auf Clustern geeignet sein muss. Verbreite Software-Lösungen für verteiltes Speichern und Rechnen kommen beispielsweise von der Apache Foundation als Open Source Software: Hadoop, Spark und Flink.

Map Reduce Processing

Damit verteiltes Rechnung funktioniert, bedarf es der richtigen Software, die wiederum Algorithmen einsetzt, die sich dafür eignen. Der bekannteste und immer noch am weitesten verbreitete Algorithmus ist MapReduce. MapReduce ist ein sehr einfacher Algorithmus und dürfte von der grundsätzlichen Vorgehensweise jedem Software-Entwickler oder Analyst vertraut sein. Das Prinzip entspricht dem folgenden SQL-Statement, dass die am häufigsten vorkommende Sprache aus dem Datensatz (Tabelle Customers) abfragt:

Es gibt eine Tabelle (es könnte eine Tabelle in einer relationalen Datenbank sein oder eine CSV-Datei), die durch eine SELECT-Query abgefragt (map), groupiert (combine) und sortiert (sort). Dieser Schritt kann vereinfacht als Map-Funktion betrachtet werden, die in einer Liste Paaren aus Schlüssel (Keys) und Werten (Values) resultiert. Ist diese Liste vorhanden, kann diese auf die gewünschten Ergebnisse entspechend einer Logik (z. B. max(), min(), mean(), sum()) auf wenige oder nur einen einzigen Wert reduziert werden (Reduce-Funktion). Zu beachten ist dabei, dass der Map-Prozess sehr viel speicher- und rechen-aufwändiger als der Reduce-Prozess ist. Führen wir diese Abfrage auf einer Maschine aus, fassen wir die beiden Abfragen als ein Statement aus:

Betrachten wir jedoch die einzelnen Schritte, können wir sie wieder zumindest in einen Map- und einen Reduce-Schritt unterteilen. Diese Aufteilung machen wir uns für das verteilte Rechnen zunutze: Wenn jeder Computer (Node; oft auch Client Node oder Data Node) einen Teil der Daten besitzt, kann jeder Node für sich einen Map-Prozess durchführen, die Ergebnisse dann an einen Master-Node (oder in Hadoop-Sprache: Name Node) senden, der den Reduce-Prozess durchführt. Der Großteil der Aufgabe findet somit auf dem Cluster statt, nur der simple Reduce-Schritt auf einem einzelnen Computer.

Oftmals reicht ein parallel ablaufender Map-Prozess auf dem Cluster nicht aus, um Daten effizient auswerten zu können. Die Maßgabe sollte stets sein, den Reduce-Aufwand so gering wie möglich zu halten und soviel Arbeit wie möglich auf den Cluster zu verlagern. Daher sollte jeder Node im Cluster soweit aggregieren wie möglich: Dafür gibt es den Combine-Schritt.

Die zuvor erwähnte SQL-Abfrage als MapReduce würde bedeuten, dass ein Node über den Datensatz verfügt (und andere Nodes über weitere Datensätze) und jeder Node für sich seine Daten über einen Map-Prozess herausarbeitet, über einen Combine-Prozess aggregiert und die Aggregationsergebnisse an den Master-Node (Name Node) sendet. Hat der Master-Node alle Ergebnisse erhalten, berechnet dieser daraus das Endergebnis (Reduce).

Zusammenfassung: Map Reduce

MapReduce ist der bekannteste Algorithmus zur verteilten Verarbeitung von Daten und eignet sich für die Durchführung von komplexen Datenanalysen. Liegen Datensätze auf mehreren Computern (Client Nodes) vor, läuft der Algorithmus in der Regel in drei Schritten ab:

  1. Map – Selektierung der Datensätze auf den Computern im gewünschten Format und Durchführung einer Berechnung, beispielsweise der Bildung einer Summe. Dieser Schritt ist ermöglich das Prinzip Schema on Read, das aus Hadoop ein Tool zur Verarbeitung von unstrukturierten Daten macht.
  2. Combine – Durchführung einer Aggregation, die ebenfalls auf jeden Client Node durchgeführt wird, zur Zusammenfassung von Map-Ergebnissen.
  3. Reduce – Aggregation aller Ergebnisse auf dem zentralen Rechner (Name Node)

MapReduce ist dazu geeignet, unstrukturierte Daten zu verarbeiten, denn das Format der Daten wird über einen Map-Algorithmus bestimmt, der sehr flexibel programmiert werden kann. MapReduce ist kein eng definierter Algorithmus, sondern eine Hülle, die mit Inhalt befüllt werden muss. So müssen MapReduce-Algorithmen individuell über eine Programmiersprache wie Java, Scala oder Python programmiert werden.

Ein Beispiel eines in Java programmierten Word-Count-Algorithmus nach der MapReduce-Logik in Hadoop findet sich hier:

MapReduce und Advanced Analytics

MapReduce spielt seine Vorteile auf Computer-Clustern aus und eignet sich sehr zur Analyse von Daten nach dem Schema on Read. Für kompliziertere Analysealgorithmen ist MapReduce jedoch nur bedingt geeignet, denn bereits einfache Join-Anweisungen benötigen mehrere MapReduce-Ketten.

Während statistische Auswertungen und Join-Anweisungen mit MapReduce noch gut möglich sind, werden Algorithmen des maschinellen Lernens schwierig bis kaum möglich, da diese viele Iterationen, z. B. zur Anpassung von Gewichten, benötigen.

The 6 most in-demand AI jobs and how to get them

A press release issued in December 2017 by Gartner, Inc explicitly states, 2020 will be a pivotal year in Artificial Intelligence-related employment dynamics. It states AI will become “a positive job motivator”.

However, the Gartner report also sounds some alarm bells. “The number of jobs affected by AI will vary by industry-through 2019, healthcare, the public sector and education will see continuously growing job demand while manufacturing will be hit the hardest. Starting in 2020, AI-related job creation will cross into positive territory, reaching two million net-new jobs in 2025,” the press release adds.

This phenomenon is expected to strike worldwide, as a report carried by a leading Indian financial daily, The Hindu BusinessLine states. “The year 2018 will see a sharp increase in demand for professionals with skills in emerging technologies such as Artificial Intelligence (AI) and machine learning, even as people with capabilities in Big Data and Analytics will continue to be the most sought after by companies across sectors, say sources in the recruitment industry,” this news article says.

Before we proceed, let us understand what exactly does Artificial Intelligence or AI mean.

Understanding Artificial Intelligence

Encyclopedia Britannica explains AI as: “The ability of a digital computer or computer-controlled robot to perform tasks commonly associated with human beings.” Classic examples of AI are computer games that can be played solo on a computer. Of these, one can be a human while the other is the reasoning, analytical and other intellectual property a computer. Chess is one example of such a game. While playing Chess with a computer, AI will analyze your moves. It will predict and reason why you made them and respond accordingly.

Similarly, AI imitates functions of the human brain to a very great extent. Of course, AI can never match the prowess of humans but it can come fairly close.

What this means?

This means that AI technology will advance exponentially. The main objective for developing AI will not aim at reducing dependence on humans that can result in loss of jobs or mass retrenchment of employees. Having a large population of unemployed people is harmful to economy of any country. Secondly, people without money will not be able to utilize most functions that are performed through AI, which will render the technology useless.

The advent and growing popularity of AI can be summarized in words of Bill Gates. According to the founder of Microsoft, AI will have a positive impact on people’s lives. In an interview with Fox Business, he said, people would have more spare time that would eventually lead to happier life. However he cautions, it would be long before AI starts making any significant impact on our daily activities and jobs.

Career in AI

Since AI primarily aims at making human life better, several companies are testing the technology. Global online retailer Amazon is one amongst these. Banks and financial institutions, service providers and several other industries are expected to jump on the AI bandwagon in 2018 and coming years. Hence, this is the right time to aim for a career in AI. Currently, there exists a great demand for AI professionals. Here, we look at the top six employment opportunities in Artificial Intelligence.

Computer Vision Research Engineer

 A Computer Vision Research Engineer’s work includes research and analysis, developing software and tools, and computer vision technologies. The primary role of this job is to ensure customer experience that equals human interaction.

Business Intelligence Engineer

As the job designation implies, the role of a Business Intelligence Engineer is to gather data from multiple functions performed by AI such as marketing and collecting payments. It also involves studying consumer patterns and bridging gaps that AI leaves.

Data Scientist

A posting for Data Scientist on recruitment website Indeed describes Data Scientist in these words: “ A mixture between a statistician, scientist, machine learning expert and engineer: someone who has the passion for building and improving Internet-scale products informed by data. The ideal candidate understands human behavior and knows what to look for in the data.

Research and Development Engineer (AI)

Research & Development Engineers are needed to find ways and means to improve functions performed through Artificial Intelligence. They research voice and text chat conversations conducted by bots or robotic intelligence with real-life persons to ensure there are no glitches. They also develop better solutions to eliminate the gap between human and AI interactions.

Machine Learning Specialist

The job of a Machine Learning Specialist is rather complex. They are required to study patterns such as the large-scale use of data, uploads, common words used in any language and how it can be incorporated into AI functions as well as analyzing and improving existing techniques.

Researchers

Researchers in AI is perhaps the best-paid lot. They are required to research into various aspects of AI in any organization. Their role involves researching usage patterns, AI responses, data analysis, data mining and research, linguistic differences based on demographics and almost every human function that AI is expected to perform.

As with any other field, there are several other designations available in AI. However, these will depend upon your geographic location. The best way to find the demand for any AI job is to look for good recruitment or job posting sites, especially those specific to your region.

In conclusion

Since AI is a technology that is gathering momentum, it will be some years before there is a flood of people who can be hired as fresher or expert in this field. Consequently, the demand for AI professionals is rather high. Median salaries these jobs mentioned above range between US$ 100,000 to US$ 150,000 per year.

However, before leaping into AI, it is advisable to find out what other qualifications are required by employers. As with any job, some companies need AI experts that hold specific engineering degrees combined with additional qualifications in IT and a certificate that states you hold the required AI training. Despite, this is the best time to make a career in the AI sector.

Machine Learning: Online vs Offline

Das ist Artikel 4 von 4 aus der Artikelserie – Was ist eigentlich Machine Learning?

Die Begriffe online und offline sind mit vielen Bedeutungen versehen und so ist – wie bei vielen Unterscheidungsmöglichkeiten des maschinellen Lernens – die Verwirrung vorprogrammiert. Diese Unterscheidung betrifft die Trainingsphasen der parametrischen Verfahren des maschinellen Lernens.

Offline Learning

Mit Offline Learning ist nicht gemeint, dass der Algorithmus nicht ans Internet angebunden ist, sondern dass es sich bei der Trainingsprozedure um eine Stapelverarbeitung handelt. Daher wird manchmal auch vom Batch Learning gesprochen. Beim Batch Learning werden die Parameter bzw. das Modell erst angepasst, nachdem der gesamte Batch (Stapel an Datensätzen) das Training durchlaufen hat. Die gewöhnliche Gradientenmethode als ein Optimierungsverfahren ist das Gradientenabstiegsverfahren als Stapelverarbeitung. Dabei wird der Gradient, der die Richtung für die Anpassung der Gewichtungen der Funktionsparameter vorgibt, anhand der gesamten Trainingsdatenmenge berechnet.

Der Vorteil dieser Vorgehensweise ist, dass das Training als Prozess sehr schnell läuft und die Funktionsparameter direkt aus dem gesamten Datenbestand heraus bestimmt werden.

Demgegenüber steht der Nachteil, dass der ganze Stapel in den Arbeitsspeicher geladen werden muss, was eine entsprechend leistungsfähige Hardware voraussetzt. Soll das Lern-System für das Training live an einer Datenquelle (z. B. ein Data Stream aus dem Social Media) angebunden werden, müssen die Daten erstmal gespeichert werden (Bildung des Stapels), bevor sie verarbeitet und dann verworfen werden können, was den dafür nötigen Speicherplatz bedingt.

Online Learning

Beim Online-Learning wird nicht über einen Stapel (Batch) trainiert, sondern jeder einzelne Datensatz (aus einer großen Menge an Datensätzen oder live hinzugefügte Datensätze) wird dem Training einzeln hinzugefügt, trainiert und umgehend in eine Parameteranpassung (Modellanpassung) umgesetzt. Dies lässt sich beispielsweise mit der stochastischen Gradientenmethode realsieren, die iterativ arbeiten und den Gradienten zur Gewichtungsanpassung für jeden einzelnen Datensatz bestimmt, statt einen ganzen Batch zu verarbeiten und daraus einen Fehler zu berechnen. Online-Learning ist ein inkrementell arbeitendes Lernen, welches das Modell kontinuierlich – nämlich nach jedem Datensatz (Sample) – anpasst.

Die Optimierung läuft somit – wenn auf eine große Datenmenge angewendet wird – natürlich langsamer und ist eher nicht geeignet, wenn ein Training schnell verlaufen muss oder eine große Datenmenge die Hardware sowieso schon auslastet. Dafür wird das Modell beim Online-Learning in Echtzeit trainiert, wenn neue Daten zur Verfügung stehen. Neu hinzugefügte Daten fließen sofort ins Modell ein, so kann ein Lern-System als ein Live-System gleich auf Änderungen reagieren und die Trainingsdaten wieder verworfen werden (da sie bereits ins Training eingeflossen sind).

Mini-Batch-Verfahren

Während beim Online Learning alle Datensätze einzeln durchgegangen werden (dauert lange) und beim Offline Learning der gesamte Stapel an Datensätzen durchgearbeitet wird (viel Speicherplatzbedarf), ist der sogenannte Mini-Batch der Mittelweg. Wie der Name bereits andeutet, wird ein kleinerer Stapel (z. B. 50 Datensätze) gesammelt und verarbeitet.

Einstieg in Deep Learning – Artikelserie

Deep Learning gilt als ein Teilgebiet des maschinellen Lernens (Machine Learning), welches wiederum ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (Artificial Intelligence) ist. Machine Learning umfasst alle (teilweise äußerst unterschiedliche) Methoden der Klassifikation oder Regression, die die Maschine über ein vom Menschen begleitetes Training selbst erlernt. Darüber hinaus umfasst Machine Learning auch unüberwachte Methoden zum Data Mining in besonders großen und vielfältigen Datenmengen.

Deep Learning ist eine Unterform des maschinellen Lernens und macht im Grunde nichts anderes: Es geht um antrainierte Klassifikation oder Regression. Seltener werden Deep Learning Algorithmen auch als unüberwachter Lernenmechanismus verwendet, zum Lernen von Rauschen zur Erkennung von Mustern (Data Mining). Deep Learning bezeichnet den Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen, die gegenüber anderen Verfahren des maschinellen Lernens häufig überlegen sind und diesen gegenüber auch andere Vor- und Nachteile besitzen.

Im Rahmen dieser Artikelserie erscheinen im Laufe der kommenden Monate folgende Artikel:

  1. Machine Learning vs Deep Learning – Wo liegt der Unterschied?
  2. Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze (erscheint demnächst)
  3. Training von künstlichen neuronalen Netzen (erscheint demnächst)
  4. Künstliches neuronales Netz in Python (erscheint demnächst)
  5. Künstliches neuronales Netz mit dem TensorFlow-Framework (erscheint demnächst)

Buchempfehlungen

Seit 2016 arbeite ich mich in Deep Learning ein und biete auch Seminare und Workshops zu Machine Learning und Deep Learning an, dafür habe ich eine ausführliche Einarbeitung und ein immer wieder neu auflebendes Literaturstudium hinter mir. Unter Anderen habe ich folgende Bücher für mein Selbststudium verwendet und nutze ich auch Auszugsweise für meine Lehre:


Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme (Animals)

Neuronale Netze selbst programmieren: Ein verständlicher Einstieg mit Python

Praxiseinstieg Deep Learning: Mit Python, Caffe, TensorFlow und Spark eigene Deep-Learning-Anwendungen erstellen

Machine Learning mit Python und Scikit-Learn und TensorFlow: Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning (mitp Professional)