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Language Detecting with sklearn by determining Letter Frequencies

November 12, 2018/in Artificial Intelligence, Big Data, Business Analytics, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Data Science at the Command Line, Data Science Hack, Hacking, Machine Learning, Main Category, Python, Python, Text Mining, Tools, Tutorial, Use Case, Use Cases, Visualization/by Christopher Kipp

Of course, there are better and more efficient methods to detect the language of a given text than counting its lettes. On the other hand this is a interesting little example to show the impressing ability of todays machine learning algorithms to detect hidden patterns in a given set of data.

For example take the sentence:

“Ceci est une phrase française.”

It’s not to hard to figure out that this sentence is french. But the (lowercase) letters of the same sentence in a random order look like this:

“eeasrsçneticuaicfhenrpaes”

Still sure it’s french? Regarding the fact that this string contains the letter “ç” some people could have remembered long passed french lessons back in school and though might have guessed right. But beside the fact that the french letter “ç” is also present for example in portuguese, turkish, catalan and a few other languages, this is still a easy example just to explain the problem. Just try to guess which language might have generated this:

“ogldviisnntmeyoiiesettpetorotrcitglloeleiengehorntsnraviedeenltseaecithooheinsnstiofwtoienaoaeefiitaeeauobmeeetdmsflteightnttxipecnlgtetgteyhatncdisaceahrfomseehmsindrlttdthoaranthahdgasaebeaturoehtrnnanftxndaeeiposttmnhgttagtsheitistrrcudf”

While this looks simply confusing to the human eye and it seems practically impossible to determine the language it was generated from, this string still contains as set of hidden but well defined patterns from which the language could be predictet with almost complete (ca. 98-99%) certainty.

First of all, we need a set of texts in the languages our model should be able to recognise. Luckily with the package NLTK there comes a big set of example texts which actually are protocolls of the european parliament and therefor are publicly availible in 11 differen languages:

Danish
Dutch
English
Finnish
French
German
Greek
Italian
Portuguese
Spanish
Swedish

Because the greek version is not written with the latin alphabet, the detection of the language greek would just be too simple, so we stay with the other 10 languages availible. To give you a idea of the used texts, here is a little sample:

“Resumption of the session I declare resumed the session of the European Parliament adjourned on Friday 17 December 1999, and I would like once again to wish you a happy new year in the hope that you enjoyed a pleasant festive period.
Although, as you will have seen, the dreaded ‘millennium bug’ failed to materialise, still the people in a number of countries suffered a series of natural disasters that truly were dreadful.”

Train and Test

The following code imports the nessesary modules and reads the sample texts from a set of text files into a pandas.Dataframe object and prints some statistics about the read texts:

from pathlib import Path

import random

from collections import Counter, defaultdict

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn.neighbors import *

from matplotlib import pyplot as plt

from mpl_toolkits import mplot3d

%matplotlib inline

def read(file):

'''Returns contents of a file'''

with open(file, 'r', errors='ignore') as f:

text = f.read()

return text

def load_eu_texts():

'''Read texts snipplets in 10 different languages into pd.Dataframe

load_eu_texts() -> pd.Dataframe

The text snipplets are taken from the nltk-data corpus.

'''

basepath = Path('/home/my_username/nltk_data/corpora/europarl_raw/langs/')

df = pd.DataFrame(columns=['text', 'lang', 'len'])

languages = [None]

for lang in basepath.iterdir():

languages.append(lang.as_posix())

t = '\n'.join([read(p) for p in lang.glob('*')])

d = pd.DataFrame()

d['text'] = ''

d['text'] = pd.Series(t.split('\n'))

d['lang'] = lang.name.title()

df = df.append(d.copy(), ignore_index=True)

return df

def clean_eutextdf(df):

'''Preprocesses the texts by doing a set of cleaning steps

clean_eutextdf(df) -> cleaned_df

'''

# Cuts of whitespaces a the beginning and and

df['text'] = [i.strip() for i in df['text']]

# Generate a lowercase Version of the text column

df['ltext'] = [i.lower() for i in df['text']]

# Determining the length of each text

df['len'] = [len(i) for i in df['text']]

# Drops all texts that are not at least 200 chars long

df = df.loc[df['len'] > 200]

return df

# Execute the above functions to load the texts

df = clean_eutextdf(load_eu_texts())

# Print a few stats of the read texts

textline = 'Number of text snippplets: ' + str(df.shape[0])

print('\n' + textline + '\n' + ''.join(['_' for i in range(len(textline))]))

c = Counter(df['lang'])

for l in c.most_common():

print('%-25s' % l[0] + str(l[1]))

df.sample(10)

Number of text snippplets: 56481

________________________________

French 6466

German 6401

Italian 6383

Portuguese 6147

Spanish 6016

Finnish 5597

Swedish 4940

Danish 4914

Dutch 4826

English 4791

lang len text ltext

135233 Finnish 346 Vastustan sitä , toisin kuin tämän parlamentin... vastustan sitä , toisin kuin tämän parlamentin...

170400 Danish 243 Desuden ødelægger det centraliserede europæisk... desuden ødelægger det centraliserede europæisk...

85466 Italian 220 In primo luogo , gli accordi di Sharm el-Sheik... in primo luogo , gli accordi di sharm el-sheik...

15926 French 389 Pour ce qui est concrètement du barrage de Ili... pour ce qui est concrètement du barrage de ili...

195321 English 204 Discretionary powers for national supervisory ... discretionary powers for national supervisory ...

160557 Danish 304 Det er de spørgmål , som de lande , der udgør ... det er de spørgmål , som de lande , der udgør ...

196310 English 355 What remains of the concept of what a company ... what remains of the concept of what a company ...

110163 Portuguese 327 Actualmente , é do conhecimento dos senhores d... actualmente , é do conhecimento dos senhores d...

151681 Danish 203 Dette er vigtigt for den tillid , som samfunde... dette er vigtigt for den tillid , som samfunde...

200540 English 257 Therefore , according to proponents , such as ... therefore , according to proponents , such as ...

Above you see a sample set of random rows of the created Dataframe. After removing very short text snipplets (less than 200 chars) we are left with 56481 snipplets. The function clean_eutextdf() then creates a lower case representation of the texts in the coloum ‘ltext’ to facilitate counting the chars in the next step.
The following code snipplet now extracs the features – in this case the relative frequency of each letter in every text snipplet – that are used for prediction:

def calc_charratios(df):

'''Calculating ratio of any (alphabetical) char in any text of df for each lyric

calc_charratios(df) -> list, pd.Dataframe

'''

CHARS = ''.join({c for c in ''.join(df['ltext']) if c.isalpha()})

print('Counting Chars:')

for c in CHARS:

print(c, end=' ')

df[c] = [r.count(c) for r in df['ltext']] / df['len']

return list(CHARS), df

features, df = calc_charratios(df)

Now that we have calculated the features for every text snipplet in our dataset, we can split our data set in a train and test set:

def split_dataset(df, ratio=0.5):

'''Split the dataset into a train and a test dataset

split_dataset(featuredf, ratio) -> pd.Dataframe, pd.Dataframe

'''

df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)

traindf = df[:][:int(df.shape[0] * ratio)]

testdf = df[:][int(df.shape[0] * ratio):]

return traindf, testdf

featuredf = pd.DataFrame()

featuredf['lang'] = df['lang']

for feature in features:

featuredf[feature] = df[feature]

traindf, testdf = split_dataset(featuredf, ratio=0.80)

x = np.array([np.array(row[1:]) for index, row in traindf.iterrows()])

y = np.array([l for l in traindf['lang']])

X = np.array([np.array(row[1:]) for index, row in testdf.iterrows()])

Y = np.array([l for l in testdf['lang']])

After doing that, we can train a k-nearest-neigbours classifier and test it to get the percentage of correctly predicted languages in the test data set. Because we do not know what value for k may be the best choice, we just run the training and testing with different values for k in a for loop:

def train_knn(x, y, k):

'''Returns the trained k nearest neighbors classifier

train_knn(x, y, k) -> sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier

'''

clf = KNeighborsClassifier(k)

clf.fit(x, y)

return clf

def test_knn(clf, X, Y):

'''Tests a given classifier with a testset and return result

text_knn(clf, X, Y) -> float

'''

predictions = clf.predict(X)

ratio_correct = len([i for i in range(len(Y)) if Y[i] == predictions[i]]) / len(Y)

return ratio_correct

print('''k\tPercentage of correctly predicted language

__________________________________________________''')

for i in range(1, 16):

clf = train_knn(x, y, i)

ratio_correct = test_knn(clf, X, Y)

print(str(i) + '\t' + str(round(ratio_correct * 100, 3)) + '%')

k Percentage of correctly predicted language

__________________________________________________

1 97.548%

2 97.38%

3 98.256%

4 98.132%

5 98.221%

6 98.203%

7 98.327%

8 98.247%

9 98.371%

10 98.345%

11 98.327%

12 98.3%

13 98.256%

14 98.274%

15 98.309%

As you can see in the output the reliability of the language classifier is generally very high: It starts at about 97.5% for k = 1, increases for with increasing values of k until it reaches a maximum level of about 98.5% at k ≈ 10.

Using the Classifier to predict languages of texts

Now that we have trained and tested the classifier we want to use it to predict the language of example texts. To do that we need two more functions, shown in the following piece of code. The first one extracts the nessesary features from the sample text and predict_lang() predicts the language of a the texts:

def extract_features(text, features):

'''Extracts all alphabetic characters and add their ratios as feature

extract_features(text, features) -> np.array

'''

textlen = len(text)

ratios = []

text = text.lower()

for feature in features:

ratios.append(text.count(feature) / textlen)

return np.array(ratios)

def predict_lang(text, clf=clf):

'''Predicts the language of a given text and classifier

predict_lang(text, clf) -> str

'''

extracted_features = extract_features(text, features)

return clf.predict(np.array(np.array([extracted_features])))[0]

text_sample = df.sample(10)['text']

for example_text in text_sample:

print('%-20s' % predict_lang(example_text, clf) + '\t' + example_text[:60] + '...')

Italian Auspico che i progetti riguardanti i programmi possano contr...

English When that time comes , when we have used up all our resource...

Portuguese Creio que o Parlamento protesta muitas vezes contra este mét...

Spanish Sobre la base de esta posición , me parece que se puede enco...

Dutch Ik voel mij daardoor aangemoedigd omdat ik een brede consens...

Spanish Señor Presidente , Señorías , antes que nada , quisiera pron...

Italian Ricordo altresì , signora Presidente , che durante la preced...

Swedish Betänkande ( A5-0107 / 1999 ) av Berend för utskottet för re...

English This responsibility cannot only be borne by the Commissioner...

Portuguese A nossa leitura comum é que esse partido tem uma posição man...

With this classifier it is now also possible to predict the language of the randomized example snipplet from the introduction (which is acutally created from the first paragraph of this article):

example_text = "ogldviisnntmeyoiiesettpetorotrcitglloeleiengehorntsnraviedeenltseaecithooheinsnstiofwtoienaoaeefiitaeeauobmeeetdmsflteightnttxipecnlgtetgteyhatncdisaceahrfomseehmsindrlttdthoaranthahdgasaebeaturoehtrnnanftxndaeeiposttmnhgttagtsheitistrrcudf"

predict_lang(example_text)

'English'

The KNN classifier of sklearn also offers the possibility to predict the propability with which a given classification is made. While the probability distribution for a specific language is relativly clear for long sample texts it decreases noticeably the shorter the texts are.

def dict_invert(dictionary):

''' Inverts keys and values of a dictionary

dict_invert(dictionary) -> collections.defaultdict(list)

'''

inverse_dict = defaultdict(list)

for key, value in dictionary.items():

inverse_dict[value].append(key)

return inverse_dict

def get_propabilities(text, features=features):

'''Prints the probability for every language of a given text

get_propabilities(text, features)

'''

results = clf.predict_proba(extract_features(text, features=features).reshape(1, -1))

for result in zip(clf.classes_, results[0]):

print('%-20s' % result[0] + '%7s %%' % str(round(float(100 * result[1]), 4)))

example_text = 'ogldviisnntmeyoiiesettpetorotrcitglloeleiengehorntsnraviedeenltseaecithooheinsnstiofwtoienaoaeefiitaeeauobmeeetdmsflteightnttxipecnlgtetgteyhatncdisaceahrfomseehmsindrlttdthoaranthahdgasaebeaturoehtrnnanftxndaeeiposttmnhgttagtsheitistrrcudf'

print(example_text)

get_propabilities(example_text + '\n')

print('\n')

example_text2 = 'Dies ist ein kurzer Beispielsatz.'

print(example_text2)

get_propabilities(example_text2 + '\n')

ogldviisnntmeyoiiesettpetorotrcitglloeleiengehorntsnraviedeenltseaecithooheinsnstiofwtoienaoaeefiitaeeauobmeeetdmsflteightnttxipecnlgtetgteyhatncdisaceahrfomseehmsindrlttdthoaranthahdgasaebeaturoehtrnnanftxndaeeiposttmnhgttagtsheitistrrcudf

Danish 0.0 %

Dutch 0.0 %

English 100.0 %

Finnish 0.0 %

French 0.0 %

German 0.0 %

Italian 0.0 %

Portuguese 0.0 %

Spanish 0.0 %

Swedish 0.0 %

Dies ist ein kurzer Beispielsatz.

Danish 0.0 %

Dutch 0.0 %

English 0.0 %

Finnish 0.0 %

French 18.1818 %

German 72.7273 %

Italian 9.0909 %

Portuguese 0.0 %

Spanish 0.0 %

Swedish 0.0 %

Background and Insights

Why does a relative simple model like counting letters acutally work? Every language has a specific pattern of letter frequencies which can be used as a kind of fingerprint: While there are almost no y‘s in the german language this letter is quite common in english. In french the letter k is not very common because it is replaced with q in most cases.

For a better understanding look at the output of the following code snipplet where only three letters already lead to a noticable form of clustering:

projection='3d')

legend = []

X, Y, Z = 'e', 'g', 'h'

def iterlog(ln):

retvals = []

for n in ln:

try:

retvals.append(np.log(n))

except:

retvals.append(None)

return retvals

for X in ['t']:

ax = plt.axes(projection='3d')

ax.xy_viewLim.intervalx = [-3.5, -2]

legend = []

for lang in [l for l in df.groupby('lang') if l[0] in {'German', 'English', 'Finnish', 'French', 'Danish'}]:

sample = lang[1].sample(4000)

legend.append(lang[0])

ax.scatter3D(iterlog(sample[X]), iterlog(sample[Y]), iterlog(sample[Z]))

ax.set_title('log(10) of the Relativ Frequencies of "' + X.upper() + "', '" + Y.upper() + '" and "' + Z.upper() + '"\n\n')

ax.set_xlabel(X.upper())

ax.set_ylabel(Y.upper())

ax.set_zlabel(Z.upper())

plt.legend(legend)

plt.show()

Even though every single letter frequency by itself is not a very reliable indicator, the set of frequencies of all present letters in a text is a quite good evidence because it will more or less represent the letter frequency fingerprint of the given language. Since it is quite hard to imagine or visualize the above plot in more than three dimensions, I used a little trick which shows that every language has its own typical fingerprint of letter frequencies:

legend = []

fig = plt.figure(figsize=(15, 10))

plt.axes(yscale='log')

langs = defaultdict(list)

for lang in [l for l in df.groupby('lang') if l[0] in set(df['lang'])]:

for feature in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz':

langs[lang[0]].append(lang[1][feature].mean())

mean_frequencies = {feature:df[feature].mean() for feature in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'}

for i in langs.items():

legend.append(i[0])

j = np.array(i[1]) / np.array([mean_frequencies[c] for c in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'])

plt.plot([c for c in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'], j)

plt.title('Log. of relative Frequencies compared to the mean Frequency in all texts')

plt.xlabel('Letters')

plt.ylabel('(log(Lang. Frequencies / Mean Frequency)')

plt.legend(legend)

plt.grid()

plt.show()

What more?

Beside the fact, that letter frequencies alone, allow us to predict the language of every example text (at least in the 10 languages with latin alphabet we trained for) with almost complete certancy there is even more information hidden in the set of sample texts.

As you might know, most languages in europe belong to either the romanian or the indogermanic language family (which is actually because the romans conquered only half of europe). The border between them could be located in belgium, between france and germany and in swiss. West of this border the romanian languages, which originate from latin, are still spoken, like spanish, portouguese and french. In the middle and northern part of europe the indogermanic languages are very common like german, dutch, swedish ect. If we plot the analysed languages with a different colour sheme this border gets quite clear and allows us to take a look back in history that tells us where our languages originate from:

legend = []

fig = plt.figure(figsize=(15, 10))

plt.axes(yscale='linear')

langs = defaultdict(list)

for lang in [l for l in df.groupby('lang') if l[0] in {'German', 'English', 'French', 'Spanish', 'Portuguese', 'Dutch', 'Swedish', 'Danish', 'Italian'}]:

for feature in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz':

langs[lang[0]].append(lang[1][feature].mean())

colordict = {l[0]:l[1] for l in zip([lang for lang in langs], ['brown', 'tomato', 'orangered',

'green', 'red', 'forestgreen', 'limegreen',

'darkgreen', 'darkred'])}

mean_frequencies = {feature:df[feature].mean() for feature in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'}

for i in langs.items():

legend.append(i[0])

j = np.array(i[1]) / np.array([mean_frequencies[c] for c in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'])

plt.plot([c for c in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'], j, color=colordict[i[0]])

# plt.plot([c for c in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'], i[1], color=colordict[i[0]])

plt.title('Log. of relative Frequencies compared to the mean Frequency in all texts')

plt.xlabel('Letters')

plt.ylabel('(log(Lang. Frequencies / Mean Frequency)')

plt.legend(legend)

plt.grid()

plt.show()

As you can see the more common letters, especially the vocals like a, e, i, o and u have almost the same frequency in all of this languages. Far more interesting are letters like q, k, c and w: While k is quite common in all of the indogermanic languages it is quite rare in romanic languages because the same sound is written with the letters q or c.
As a result it could be said, that even “boring” sets of data (just give it a try and read all the texts of the protocolls of the EU parliament…) could contain quite interesting patterns which – in this case – allows us to predict quite precisely which language a given text sample is written in, without the need of any translation program or to speak the languages. And as an interesting side effect, where certain things in history happend (or not happend): After two thousand years have passed, modern machine learning techniques could easily uncover this history because even though all these different languages developed, they still have a set of hidden but common patterns that since than stayed the same.

Sentiment Analysis using Python

November 4, 2018/in Business Analytics, Business Intelligence, Data Mining, Data Science, Machine Learning, Python, Text Mining, Use Case/by Aakash Chugh

One of the applications of text mining is sentiment analysis. Most of the data is getting generated in textual format and in the past few years, people are talking more about NLP. Improvement is a continuous process and many product based companies leverage these text mining techniques to examine the sentiments of the customers to find about what they can improve in the product. This information also helps them to understand the trend and demand of the end user which results in Customer satisfaction.

As text mining is a vast concept, the article is divided into two subchapters. The main focus of this article will be calculating two scores: sentiment polarity and subjectivity using python. The range of polarity is from -1 to 1(negative to positive) and will tell us if the text contains positive or negative feedback. Most companies prefer to stop their analysis here but in our second article, we will try to extend our analysis by creating some labels out of these scores. Finally, a multi-label multi-class classifier can be trained to predict future reviews.

Without any delay let’s deep dive into the code and mine some knowledge from textual data.

There are a few NLP libraries existing in Python such as Spacy, NLTK, gensim, TextBlob, etc. For this particular article, we will be using NLTK for pre-processing and TextBlob to calculate sentiment polarity and subjectivity.

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

import nltk

from nltk import word_tokenize, sent_tokenize

from nltk.corpus import stopwords

from nltk.stem import LancasterStemmer, WordNetLemmatizer, PorterStemmer

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS

from textblob import TextBlob

The dataset is available here for download and we will be using pandas read_csv function to import the dataset. I would like to share an additional information here which I came to know about recently. Those who have already used python and pandas before they probably know that read_csv is by far one of the most used function. However, it can take a while to upload a big file. Some folks from RISELab at UC Berkeley created Modin or Pandas on Ray which is a library that speeds up this process by changing a single line of code.

1	amz_reviews = pd.read_csv("1429_1.csv")

After importing the dataset it is recommended to understand it first and study the structure of the dataset. At this point we are interested to know how many columns are there and what are these columns so I am going to check the shape of the data frame and go through each column name to see if we need them or not.

amz_reviews.shape

(34660, 21)

amz_reviews.columns

Index(['id', 'name', 'asins', 'brand', 'categories', 'keys', 'manufacturer',

'reviews.date', 'reviews.dateAdded', 'reviews.dateSeen',

'reviews.didPurchase', 'reviews.doRecommend', 'reviews.id',

'reviews.numHelpful', 'reviews.rating', 'reviews.sourceURLs',

'reviews.text', 'reviews.title', 'reviews.userCity',

'reviews.userProvince', 'reviews.username'],

dtype='object')

There are so many columns which are not useful for our sentiment analysis and it’s better to remove these columns. There are many ways to do that: either just select the columns which you want to keep or select the columns you want to remove and then use the drop function to remove it from the data frame. I prefer the second option as it allows me to look at each column one more time so I don’t miss any important variable for the analysis.

columns = ['id','name','keys','manufacturer','reviews.dateAdded', 'reviews.date','reviews.didPurchase',

'reviews.userCity', 'reviews.userProvince', 'reviews.dateSeen', 'reviews.doRecommend','asins',

'reviews.id', 'reviews.numHelpful', 'reviews.sourceURLs', 'reviews.title']

df = pd.DataFrame(amz_reviews.drop(columns,axis=1,inplace=False))

Now let’s dive deep into the data and try to mine some knowledge from the remaining columns. The first step we would want to follow here is just to look at the distribution of the variables and try to make some notes. First, let’s look at the distribution of the ratings.

1	df['reviews.rating'].value_counts().plot(kind='bar')

Graphs are powerful and at this point, just by looking at the above bar graph we can conclude that most people are somehow satisfied with the products offered at Amazon. The reason I am saying ‘at’ Amazon is because it is just a platform where anyone can sell their products and the user are giving ratings to the product and not to Amazon. However, if the user is satisfied with the products it also means that Amazon has a lower return rate and lower fraud case (from seller side). The job of a Data Scientist relies not only on how good a model is but also on how useful it is for the business and that’s why these business insights are really important.

Data pre-processing for textual variables

Lowercasing

Before we move forward to calculate the sentiment scores for each review it is important to pre-process the textual data. Lowercasing helps in the process of normalization which is an important step to keep the words in a uniform manner (Welbers, et al., 2017, pp. 245-265).

## Change the reviews type to string

df['reviews.text'] = df['reviews.text'].astype(str)

## Before lowercasing

df['reviews.text'][2]

'Inexpensive tablet for him to use and learn on, step up from the NABI. He was thrilled with it, learn how to Skype on it

already...'

## Lowercase all reviews

df['reviews.text'] = df['reviews.text'].apply(lambda x: " ".join(x.lower() for x in x.split()))

df['reviews.text'][2] ## to see the difference

'inexpensive tablet for him to use and learn on, step up from the nabi. he was thrilled with it, learn how to skype on it

already...'

Special characters

Special characters are non-alphabetic and non-numeric values such as {!,@#$%^ *()~;:/<>\|+_-[]?}. Dealing with numbers is straightforward but special characters can be sometimes tricky. During tokenization, special characters create their own tokens and again not helpful for any algorithm, likewise, numbers.

## remove punctuation

df['reviews.text'] = df['reviews.text'].str.replace('[^\w\s]','')

df['reviews.text'][2]

'inexpensive tablet for him to use and learn on step up from the nabi he was thrilled with it learn how to skype on it already'

Stopwords

Stop-words being most commonly used in the English language; however, these words have no predictive power in reality. Words such as I, me, myself, he, she, they, our, mine, you, yours etc.

stop = stopwords.words('english')

df['reviews.text'] = df['reviews.text'].apply(lambda x: " ".join(x for x in x.split() if x not in stop))

df['reviews.text'][2]

'inexpensive tablet use learn step nabi thrilled learn skype already'

Stemming

Stemming algorithm is very useful in the field of text mining and helps to gain relevant information as it reduces all words with the same roots to a common form by removing suffixes such as -action, ing, -es and -ses. However, there can be problematic where there are spelling errors.

st = PorterStemmer()

df['reviews.text'] = df['reviews.text'].apply(lambda x: " ".join([st.stem(word) for word in x.split()]))

df['reviews.text'][2]

'inexpens tablet use learn step nabi thrill learn skype alreadi'

This step is extremely useful for pre-processing textual data but it also depends on your goal. Here our goal is to calculate sentiment scores and if you look closely to the above code words like ‘inexpensive’ and ‘thrilled’ became ‘inexpens’ and ‘thrill’ after applying this technique. This will help us in text classification to deal with the curse of dimensionality but to calculate the sentiment score this process is not useful.

Sentiment Score

It is now time to calculate sentiment scores of each review and check how these scores look like.

## Define a function which can be applied to calculate the score for the whole dataset

def senti(x):

return TextBlob(x).sentiment

df['senti_score'] = df['reviews.text'].apply(senti)

df.senti_score.head()

0 (0.3, 0.8)

1 (0.65, 0.675)

2 (0.0, 0.0)

3 (0.29545454545454547, 0.6492424242424243)

4 (0.5, 0.5827777777777777)

Name: senti_score, dtype: object

As it can be observed there are two scores: the first score is sentiment polarity which tells if the sentiment is positive or negative and the second score is subjectivity score to tell how subjective is the text. The whole code is available here.

In my next article, we will extend this analysis by creating labels based on these scores and finally we will train a classification model.

Dem Wettbewerb voraus mit Künstlicher Intelligenz

November 2, 2018/in Artificial Intelligence, Big Data, Business Analytics, Business Intelligence, Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Main Category, Predictive Analytics/by Benjamin Aunkofer

Was KI schon heute kann und was bis 2020 auf deutsche Unternehmen zukommt

Künstliche Intelligenz ist für die Menschheit wichtiger als die Erfindung von Elektrizität oder die Beherrschung des Feuers – davon sind der Google-CEO Sundar Pichai und viele weitere Experten überzeugt. Doch was steckt wirklich dahinter? Welche Anwendungsfälle funktionieren schon heute? Und was kommt bis 2020 auf deutsche Unternehmen zu?

Big Data war das Buzzword der vergangenen Jahre und war – trotz mittlerweile etablierter Tools wie SAP Hana, Hadoop und weitere – betriebswirtschaftlich zum Scheitern verurteilt. Denn Big Data ist ein passiver Begriff und löst keinesfalls alltägliche Probleme in den Unternehmen.

Dabei wird völlig verkannt, dass Big Data die Vorstufe für den eigentlichen Problemlöser ist, der gemeinhin als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet wird. KI ist ein Buzzword, dessen langfristiger Erfolg und Aktivismus selbst von skeptischen Experten nicht infrage gestellt wird. Daten-Ingenieure sprechen im Kontext von KI hier aktuell bevorzugt von Deep Learning; wissenschaftlich betrachtet ein Teilgebiet der KI.

Was KI schon heute kann

Deep Learning Algorithmen laufen bereits heute in Nischen-Anwendungen produktiv, beispielsweise im Bereich der Chatbots oder bei der Suche nach Informationen. Sie übernehmen ferner das Rating für die Kreditwürdigkeit und sperren Finanzkonten, wenn sie erlernte Betrugsmuster erkennen. Im Handel findet Deep Learning bereits die optimalen Einkaufsparameter sowie den besten Verkaufspreis.

Getrieben wird Deep Learning insbesondere durch prestigeträchtige Vorhaben wie das autonome Fahren, dabei werden die vielfältigen Anwendungen im Geschäftsbereich oft vergessen.

Die Grenzen von Deep Learning

Und Big Data ist das Futter für Deep Learning. Daraus resultiert auch die Grenze des Möglichen, denn für strategische Entscheidungen eignet sich KI bestenfalls für das Vorbereitung einer Datengrundlage, aus denen menschliche Entscheider eine Strategie entwickeln. KI wird zumindest in dieser Dekade nur auf operativer Ebene Entscheidungen treffen können, insbesondere in der Disposition, Instandhaltung, Logistik und im Handel auch im Vertrieb – anfänglich jeweils vor allem als Assistenzsystem für die Menschen.

Genau wie das autonome Fahren mit Assistenzsystemen beginnt, wird auch im Unternehmen immer mehr die KI das Steuer übernehmen.

Was sich hinsichtlich KI bis 2020 tun wird

Derzeit stehen wir erst am Anfang der Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz uns bietet. Das Markt-Wachstum für KI-Systeme und auch die Anwendungen erfolgt exponentiell. Entsprechend wird sich auch die Arbeitsweise für KI-Entwickler ändern müssen. Mit etablierten Deep Learning Frameworks, die mehrheitlich aus dem Silicon Valley stammen, zeichnet sich der Trend ab, der für die Zukunft noch weiter professionalisiert werden wird: KI-Frameworks werden Enterprise-fähig und Distributionen dieser Plattformen werden es ermöglichen, dass KI-Anwendungen als universelle Kernintelligenz für das operative Geschäft für fast alle Unternehmen binnen weniger Monate implementierbar sein werden.

Wir können bis 2020 also mit einer Alexa oder Cortana für das Unternehmen rechnen, die Unternehmensprozesse optimiert, Risiken berichtet und alle alltäglichen Fragen des Geschäftsführers beantwortet – in menschlich-verbal formulierten Sätzen.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Auswertung von Geschäfts- oder Maschinendaten ist auch das Leit-Thema der zweitägigen Data Leader Days 2018 in Berlin. Am 14. November 2018 sprechen renommierte Data Leader über Anwendungsfälle, Erfolge und Chancen mit Geschäfts- und Finanzdaten. Der 15. November 2018 konzentriert sich auf Automotive- und Maschinendaten mit hochrangigen Anwendern aus der produzierenden Industrie und der Automobilzuliefererindustrie. Seien Sie dabei und nutzen Sie die Chance, sich mit führenden KI-Anwendern auszutauschen.

Einstieg in Natural Language Processing – Teil 2: Preprocessing von Rohtext mit Python

October 18, 2018/in Business Analytics, Business Intelligence, Customer Analytics, Data Engineering, Data Mining, Data Science, Data Science Hack, Machine Learning, Main Category, Natural Language Processing, Python, Python, Text Mining, Tool Introduction, Tools, Tutorial, Visualization/by Christopher Kipp

Dies ist der zweite Artikel der Artikelserie Einstieg in Natural Language Processing.

In diesem Artikel wird das so genannte Preprocessing von Texten behandelt, also Schritte die im Bereich des NLP in der Regel vor eigentlichen Textanalyse durchgeführt werden.

Tokenizing

Um eingelesenen Rohtext in ein Format zu überführen, welches in der späteren Analyse einfacher ausgewertet werden kann, sind eine ganze Reihe von Schritten notwendig. Ganz allgemein besteht der erste Schritt darin, den auszuwertenden Text in einzelne kurze Abschnitte – so genannte Tokens – zu zerlegen (außer man bastelt sich völlig eigene Analyseansätze, wie zum Beispiel eine Spracherkennung anhand von Buchstabenhäufigkeiten ect.).

Was genau ein Token ist, hängt vom verwendeten Tokenizer ab. So bringt NLTK bereits standardmäßig unter anderem BlankLine-, Line-, Sentence-, Word-, Wordpunkt- und SpaceTokenizer mit, welche Text entsprechend in Paragraphen, Zeilen, Sätze, Worte usw. aufsplitten. Weiterhin ist mit dem RegexTokenizer ein Tool vorhanden, mit welchem durch Wahl eines entsprechenden Regulären Ausdrucks beliebig komplexe eigene Tokenizer erstellt werden können.

Üblicherweise wird ein Text (evtl. nach vorherigem Aufsplitten in Paragraphen oder Sätze) schließlich in einzelne Worte und Interpunktionen (Satzzeichen) aufgeteilt. Hierfür kann, wie im folgenden Beispiel z. B. der WordTokenizer oder die diesem entsprechende Funktion word_tokenize() verwendet werden.

rawtext = 'This is a short example text that needs to be cleaned.'

tokens = nltk.word_tokenize(rawtext)

tokens

['This', 'is', 'a', 'short', 'example', 'text', 'that', 'needs', 'to', 'be', 'cleaned', '.']

Stemming & Lemmatizing

Andere häufig durchgeführte Schritte sind Stemming sowie Lemmatizing. Hierbei werden die Suffixe der einzelnen Tokens des Textes mit Hilfe eines Stemmers in eine Form überführt, welche nur den Wortstamm zurücklässt. Dies hat den Zweck verschiedene grammatikalische Formen des selben Wortes (welche sich oft in ihrer Endung unterscheiden (ich gehe, du gehst, er geht, wir gehen, …) ununterscheidbar zu machen. Diese würden sonst als mehrere unabhängige Worte in die darauf folgende Analyse eingehen.

Neben bereits fertigen Stemmern bietet NLTK auch für diesen Schritt die Möglichkeit sich eigene Stemmer zu programmieren. Da verschiedene Stemmer Suffixe nach unterschiedlichen Regeln entfernen, sind nur die Wortstämme miteinander vergleichbar, welche mit dem selben Stemmer generiert wurden!

Im forlgenden Beispiel werden verschiedene vordefinierte Stemmer aus dem Paket NLTK auf den bereits oben verwendeten Beispielsatz angewendet und die Ergebnisse der gestemmten Tokens in einer Art einfachen Tabelle ausgegeben:

# Ready-to-use stemmers in nltk

porter = nltk.PorterStemmer()

lancaster = nltk.LancasterStemmer()

snowball = nltk.SnowballStemmer(language='english')

# Printing a table to compare the different stemmers

header = 'Token\tPorter\tLancas.\tSnowball'

print(header + '\n' + len(header) * '-')

for token in tokens:

print('\t'.join([token, porter.stem(token), lancaster.stem(token), snowball.stem(token)]))

Token Porter Lancas. Snowball

-----------------------------

This thi thi this

is is is is

a a a a

short short short short

example exampl exampl exampl

text text text text

that that that that

needs need nee need

to to to to

be be be be

cleaned clean cle clean

. . . .

Sehr ähnlich den Stemmern arbeiten Lemmatizer: Auch ihre Aufgabe ist es aus verschiedenen Formen eines Wortes die jeweilige Grundform zu bilden. Im Unterschied zu den Stemmern ist das Lemma eines Wortes jedoch klar als dessen Grundform definiert.

from nltk.stem import WordNetLemmatizer

lemmatizer = WordNetLemmatizer()

lemmas = [lemmatizer.lemmatize(t) for t in tokens()]

Vokabular

Auch das Vokabular, also die Menge aller verschiedenen Worte eines Textes, ist eine informative Kennzahl. Bezieht man die Größe des Vokabulars eines Textes auf seine gesamte Anzahl verwendeter Worte, so lassen sich hiermit Aussagen zu der Diversität des Textes machen.

Außerdem kann das auftreten bestimmter Worte später bei der automatischen Einordnung in Kategorien wichtig werden: Will man beispielsweise Nachrichtenmeldungen nach Themen kategorisieren und in einem Text tritt das Wort „DAX“ auf, so ist es deutlich wahrscheinlicher, dass es sich bei diesem Text um eine Meldung aus dem Finanzbereich handelt, als z. B. um das „Kochrezept des Tages“.

Dies mag auf den ersten Blick trivial erscheinen, allerdings können auch mit einfachen Modellen, wie dem so genannten „Bag-of-Words-Modell“, welches nur die Anzahl des Auftretens von Worten prüft, bereits eine Vielzahl von Informationen aus Texten gewonnen werden.

Das reine Vokabular eines Textes, welcher in der Variable “rawtext” gespeichert ist, kann wie folgt in der Variable “vocab” gespeichert werden. Auf die Ausgabe wurde in diesem Fall verzichtet, da diese im Falle des oben als Beispiel gewählten Satzes den einzelnen Tokens entspricht, da kein Wort öfter als ein Mal vorkommt.

from nltk import wordpunct_tokenizer

from nltk.stem import WordNetLemmatizer

lemma = WordNetLemmatizer()

vocab = set([WordNetLemmatizer().lemmatize(t) for t in wordpunct_tokenize(text.lower())])

Stopwords

Unter Stopwords werden Worte verstanden, welche zwar sehr häufig vorkommen, jedoch nur wenig Information zu einem Text beitragen. Beispiele in der beutschen Sprache sind: der, und, aber, mit, …

Sowohl NLTK als auch cpaCy bringen vorgefertigte Stopwordsets mit.

from nltk.corpus import stopwords

stoplist = stopwords.words('english')

stopset = set(stopwords.words('english'))

[t for t in tokens if not t in stoplist]

['This', 'short', 'example', 'text', 'needs', 'cleaned', '.']

Vorsicht: NLTK besitzt eine Stopwordliste, welche erst in ein Set umgewandelt werden sollte um die lookup-Zeiten kurz zu halten – schließlich muss jedes einzelne Token des Textes auf das vorhanden sein in der Stopworditerable getestet werden!

1 2	%timeit [w for w in tokens if not w in stopset] # 1.11 ms %timeit [w for w in tokens if not w in stoplist] # 26.6 ms

POS-Tagging

POS-Tagging steht für „Part of Speech Tagging“ und entspricht ungefähr den Aufgaben, die man noch aus dem Deutschunterricht kennt: „Unterstreiche alle Subjekte rot, alle Objekte blau…“. Wichtig ist diese Art von Tagging insbesondere, wenn man später tatsächlich strukturiert Informationen aus dem Text extrahieren möchte, da man hierfür wissen muss wer oder was als Subjekt mit wem oder was als Objekt interagiert.

Obwohl genau die selben Worte vorkommen, bedeutet der Satz „Die Katze frisst die Maus.“ etwas anderes als „Die Maus frisst die Katze.“, da hier Subjekt und Objekt aufgrund ihrer Reihenfolge vertauscht sind (Stichwort: Subjekt – Prädikat – Objekt ).

Weniger wichtig ist dieser Schritt bei der Kategorisierung von Dokumenten. Insbesondere bei dem bereits oben erwähnten Bag-of-Words-Modell, fließen POS-Tags überhaupt nicht mit ein.

Und weil es so schön einfach ist: Die obigen Schritte mit spaCy

Die obigen Methoden und Arbeitsschritte, welche Texte die in natürlicher Sprache geschrieben sind, allgemein computerzugänglicher und einfacher auswertbar machen, können beliebig genau den eigenen Wünschen angepasst, einzeln mit dem Paket NLTK durchgeführt werden. Dies zumindest einmal gemacht zu haben, erweitert das Verständnis für die funktionsweise einzelnen Schritte und insbesondere deren manchmal etwas versteckten Komplexität. (Wie muss beispielsweise ein Tokenizer funktionieren der den Satz “Schwierig ist z. B. dieser Satz.” korrekt in nur einen Satz aufspaltet, anstatt ihn an jedem Punkt welcher an einem Wortende auftritt in insgesamt vier Sätze aufzuspalten, von denen einer nur aus einem Leerzeichen besteht?) Hier soll nun aber, weil es so schön einfach ist, auch das analoge Vorgehen mit dem Paket spaCy beschrieben werden:

import spacy

nlp = spacy.load('en')

doc = nlp(rawtext)

Dieser kurze Codeabschnitt liest den an spaCy übergebenen Rohtext in ein spaCy Doc-Object ein und führt dabei automatisch bereits alle oben beschriebenen sowie noch eine Reihe weitere Operationen aus. So stehen neben dem immer noch vollständig gespeicherten Originaltext, die einzelnen Sätze, Worte, Lemmas, Noun-Chunks, Named Entities, Part-of-Speech-Tags, ect. direkt zur Verfügung und können.über die Methoden des Doc-Objektes erreicht werden. Des weiteren liegen auch verschiedene weitere Objekte wie beispielsweise Vektoren zur Bestimmung von Dokumentenähnlichkeiten bereits fertig vor.

Die Folgende Übersicht soll eine kurze (aber noch lange nicht vollständige) Übersicht über die automatisch von spaCy generierten Objekte und Methoden zur Textanalyse geben:

# Textabschnitte

doc.text # Originaltext

sents = doc.sents # Sätze des Dokuments

tokens = [token for token in doc] # Tokens/Worte des Dokuments

parags = doc.text_with_ws.split('\n\n') # Absätze des Dokuments

# Eigenschaften einzelner Tokens

[t.lemma_ for t in doc] # Lemmata der einzelnen Tokens

[t.tag_ for t in doc] # POS-Tags der einzelnen Tokens

# Objekte zur Textanalyse

doc.vocab # Vokabular des Dokuments

doc.sentiment # Sentiment des Dokuments

doc.noun_chunks # NounChunks des Dokuments

entities = [ent for ent in doc.ents] # Named Entities (Persons, Locations, Countrys)

# Objekte zur Dokumentenklassifikation

doc.vector # Vektor

doc.tensor # Tensor

Diese „Vollautomatisierung“ der Vorabschritte zur Textanalyse hat jedoch auch seinen Preis: spaCy geht nicht gerade sparsam mit Ressourcen wie Rechenleistung und Arbeitsspeicher um. Will man einen oder einige Texte untersuchen so ist spaCy oft die einfachste und schnellste Lösung für das Preprocessing. Anders sieht es aber beispielsweise aus, wenn eine bestimmte Analyse wie zum Beispiel die Einteilung in verschiedene Textkategorien auf eine sehr große Anzahl von Texten angewendet werden soll. In diesem Fall, sollte man in Erwägung ziehen auf ressourcenschonendere Alternativen wie zum Beispiel gensim auszuweichen.

Wer beim lesen genau aufgepasst hat, wird festgestellt haben, dass ich im Abschnitt POS-Tagging im Gegensatz zu den anderen Abschnitten auf ein kurzes Codebeispiel verzichtet habe. Dies möchte ich an dieser Stelle nachholen und dabei gleich eine Erweiterung des Pakets spaCy vorstellen: displaCy.

Displacy bietet die Möglichkeit, sich Zusammenhänge und Eigenschaften von Texten wie Named Entities oder eben POS-Tagging graphisch im Browser anzeigen zu lassen.

import spacy

from spacy import displacy

rawtext = 'This is a short example sentence that needs to be cleaned.'

nlp = spacy.load('en')

doc = nlp(rawtext)

displacy.serve(doc, style='dep')

Nach ausführen des obigen Codes erhält man eine Ausgabe die wie folgt aussieht:

1 2	Serving on port 5000... Using the 'dep' visualizer

Nun öffnet man einen Browser und ruft die URL ‘http://127.0.0.1:5000’ auf (Achtung: localhost anstatt der IP funktioniert – warum auch immer – mit displacy nicht). Im Browser sollte nun eine Seite mit einem SVG-Bild geladen werden, welches wie folgt aussieht

Die Abbildung macht deutlich was POS-Tagging genau ist und warum es von Nutzen sein kann wenn man Informationen aus einem Text extrahieren will. Jedem Word (Token) ist eine Wortart zugeordnet und die Beziehung der einzelnen Worte durch Pfeile dargestellt. Dies ermöglicht es dem Computer zum Beispiel in dem Satzteil “der grüne Apfel”, das Adjektiv “grün” auf das Nomen “Apfel” zu beziehen und diesem somit als Eigenschaft zuzuordnen.

Nachdem dieser Artikel wichtige Schritte des Preprocessing von Texten beschrieben hat, geht es im nächsten Artikel darum was man an Texten eigentlich analysieren kann und welche Analysemöglichkeiten die verschiedenen für Python vorhandenen Module bieten.

Deep Learning and Human Intelligence – Part 2 of 2

October 5, 2018/in Artificial Intelligence, Big Data, Business Analytics, Data Mining, Data Science, Deep Learning, Insights, Machine Learning, Main Category, Predictive Analytics/by Valentin Curtef

Data dependency is one of the biggest problem of Deep Learning Architectures. This difficulty lies not so much in the algorithm of Deep Learning as in the invisible structure of the data itself.

This is part 2 of 2 of the Article Series: Deep Learning and Human Intelligence.

We saw that the process of discovering numbers was accompanied with many aspects of what are today basic ideas of Machine Learning. But let us go back, a little before that time, when humankind did not fully discovered the concept of numbers. How would a person, at such a time, perceive quantity and the count of things? Some structures are easily recognizable as patterns of objects, that is numbers, like one sun, 2 trees, 3 children, 4 clouds and so on. Sets of objects are much simpler to count if all the objects of the set are present. In such a case it is sufficient to keep a one-to-one relationship between two different set, without the need for numbers, to make a judgement of crucial importance. One could consider the case of two enemies that go to war and wish to know which has a larger army. It is enough to associate a small stone to every enemy soldier and do the same with his one soldier to be able to decide, depending if stones are left or not, if his army is larger or not, without ever needing to know the exact number soldier of any of the armies.

But also does things can be counted which are not directly visible, and do not allow a direct association with direct observable objects that can be seen, like stones. Would a person, at that time, be able to observe easily the 4-th day since today, 5 weeks from now, when even the concept of week is already composite? Counting in this case is only possible if numbers are already developed through direct observation, and we use something similar with stones in our mind, i.e. a cognitive association, a number. Only then, one can think of the concept of measuring at equidistant moments in time at all. This is the reason why such measurements where still cutting edge in the time of Galileo Galilei as we seen before. It is easily to assume that even in the time when humans started to count, such indirect concepts of numbers were not considered to be in relation with numbers. This implies that many concepts with which we are today accustomed to regard as a number, were considered as belonging to different groups, cluster which are not related. Such an hypothesis is not even that much farfetched. Evidence for such a time are still present in some languages, like Japanese.

When we think of numbers, we associate them with the Indo-Arabic numbers, but in Japanese numbers have no decimal structure and counting depends not only on the length of the set (which is usually considered as the number), but also on the objects that make up the set. In Japanese one can speak of meeting roku people, visiting muttsu cities and seeing ropa birds, but referring each time to the same number: six. Additional, many regular or irregular suffixes make the whole system quite complicated. The division of counting into so many clusters seems unnecessarily complicated today, but can easily be understood from a point of view where language and numbers still form and, the numbers, were not yet a uniform concept. What one can learn from this is that the lack of a unifying concept implies an overly complex dependence on data, which is the present case for Deep Learning and AI in general.

Although Deep Learning was a breakthrough in the development of Artificial Intelligence, the task such algorithms can perform were and remained very narrow. It may identify birds or cancer cells, but it will miss the song of the birds or the cry of the patient with cancer. When Watson, a Deep Learning Architecture played the famous Jeopardy game against two former Champions and won, it still made several simple mistakes, like going for the same wrong answer like the player before. If it could listen to the answer of the candidate, it could delete the top answer it had, and gibe the second which was the right one. With other words, Deep Learning Architecture are not multi-tasking and it is for this reason that some experts in AI are calling them intelligent idiots.

Imagine spending time learning to play a game for years and years, and then, when mastering it and wish to play a different game, to be unable to use any of the past experience (of gaming) for the new one and needing to learn everything from scratch. That could be quite depressing and would make life needlessly difficult. This is the reason why people involved in developing Deep Learning worked from early on in the development of multi-tasking Deep Learning Architectures. On the way a different method of using Deep Learning was discovered: transfer learning. Because the time it takes for a Deep Learning Architecture to learn is very long, transfer learning uses already learned Deep Learning Architectures but for slightly different task. It is similar to the use of past experiences in solving new problems, but, the advantage of transfer learning is, it allow the using of past experiences (what it already learned) which reduces dramatically the amount of new data needed in performing a new task. Still, transfer learning is far away from permitting Deep Learning Architectures to perform any kind of task learning only from one master data set.

The management of a unique master data set which includes all the needed data to enable human accuracy for any human activity, is not enough. One needs another ingredient, the so called cost function which translates, in this case, to the human brain. There are all our experiences and knowledge. How long does it takes to collect sufficient of both to handle a normal human life? How much to achieve our highest potential? If not a lifetime, at least decades. And this also applies to our job: as a IT-developer, a Data Scientist or a professor at the university. We will always have to learn new things, how to use them, and how to expand the limits of our perceptions. The vast amount of information that science has gathered over the last four centuries makes it impossible for any human being to become an expert in all of it. Thus, one has to specialized. After the university, anyone has to choose o subject which is appealing enough to study it for decades. Here is the first sign of what can be understood as data segmentation and dependency. Such improvements can come in various forms: an algorithm in the IT, a theorem in mathematics, a new way to look at particles in physics or a new method to scan for diseases in biology, and so on. But there is a price to pay for specialization: the inability to be an expert in another field or subfield. (Subfields induces limitation!)

Lets take the Deep Learning algorithm itself as an example. For IT and much of everyday life, this is a real breakthrough, but it lacks any scientific, that is mathematical, foundation. There are no theorems which proofs that it will find (converge, to use a mathematical term) the global optimum. This does not appear to be of any great consequences if it can be so efficient, except that, when adding new data and let the algorithm learn the same architecture again, there is no guaranty what so ever that it will be as good as the old model, or even better. On the contrary, it is as real as the efficiency of the first model, that chances are that the new model with the new data will perform worse than the old model, and one has to invest again time in finding a better model, or even a different architecture. On the other hand, with a mathematical proof of convergence, it would be always possible to know in what condition such a convergence can be achieved. In other words, without deep knowledge in mathematics, any proof of a consistent Deep Learning Algorithm is impossible.

Such a situation is true for any other corssover between fields. A mathematical genius will make a lousy biologist, a great chemist will make a average economist, and a top economist will be a poor physicist. Knowledge is difficult to transfer and this is true also for everyday experiences. We learn from very small to play a game like football, but are unable to use the reflexes to play basketball, or tennis better than a normal beginner. We learn a new language after years and years of practice, but are unable to use the way we learned to learn faster other languages. We are trapped within the knowledge we developed from the data we used. It is for this reason why we cannot transfer the knowledge a mathematician has developed over decades to use it in biology or psychology, even if the knowledge is very advanced. Instead of thinking in knowledge, we thing in data. This is similar to the people which were unaware of numbers, and used sets (data) to work with them. Numbers could be very difficult to transmit from one person to another in former times.

Only think on all the great achievements that our society managed, like relativity, quantum mechanics, DNA, machines, etc. Such discoveries are the essences of human knowledge and took millennia to form and centuries to crystalize. Still, all this knowledge is captive in the data, in the special frame in which it was discovered and never had the chance to escape. Imagine the possibility to use thoughts/causalities like the one in relativity or quantum mechanics in biology, or history, or of the concept of DNA in mathematics or art. Imagine a music composition where the law of the notes allows a “tunnel effect” like in quantum mechanics, lower notes to warp the music scales like in relativity and/or to twist two music scale in a helix-like play. How many way to experience life awaits us. Or think of the knowledge hidden in mathematics which could help develop new medicine, but can not be transmitted.

Another example of the connection we experience between knowledge and the data through which we obtain it, are children. They are classical example when it come determine if one is up to explain to them something. Take as an explain something simple they can observe often, like lightning and thunder. Normal concepts like particles, charge, waves, propagation, medium of propagation, etc. become so complicated to expose by other means then the one through which they were discovered, that it becomes nearly impossible to explain to children how it works and that they do not need to fear it. Still, one can use analogy (i.e., transfer) to enable an explanation. Instead of particles, one can use balls, for charge one can use hardness, waves can be shown with strings by keeping one end fix and waving the other, propagation is the movement of the waves from one end of the string to the other end, medium of propagation is the difference between walking in air and water, etc. Although difficult, analogies can be found which enables us to explain even to children how complex phenomena works.

The same is true also for Deep Learning. The model, the knowledge it can extract from the data can be expressed only by such data alone. There is no transformation of the knowledge from one type of data to another. If such a transformation would exists, then Deep Learning would be able to learn any human task by only a set of data, a master data set. Without such a master data set and a corresponding cost function it will be nearly impossible to develop AI that mimics human behavior. With other words, without the realization how our mind works, and how to crystalize by this the data needed, AI will still need to look at all the activities separately. It also implies that AI are restricted to the human understanding of reality and themselves. Only with such a characteristic of a living being, thus also AI, can development of its on occur.

Einstieg in Natural Language Processing – Artikelserie

September 11, 2018/in Business Analytics, Business Intelligence, Customer Analytics, Data Mining, Data Science, Data Science Hack, Main Category, Natural Language Processing, Python, Python, Text Mining, Tutorial/by Christopher Kipp

Unter Natural Language Processing (NLP) versteht man ein Teilgebiet der Informatik bzw. der Datenwissenschaft, welches sich mit der Analyse und Auswertung , aber auch der Synthese natürlicher Sprache befasst. Mit natürlichen Sprachen werden Sprachen wie zum Beispiel Deutsch, Englisch oder Spanisch bezeichnet, welche nicht geplant entworfen wurden, sondern sich über lange Zeit allein durch ihre Benutzung entwickelt haben. Anders ausgedrückt geht es um die Schnittstelle zwischen unserer im Alltag verwendeten und für uns Menschen verständlichen Sprache auf der einen, und um deren computergestützte Auswertung auf der anderen Seite.

Diese Artikelserie soll eine Einführung in die Thematik des Natural Language Processing sein, dessen Methoden, Möglichkeiten, aber auch der Grenzen . Im einzelnen werden folgende Themen näher behandelt:

1. Artikel – Natürliche vs. Formale Sprachen
2. Artikel – Preprocessing von Rohtext mit Python
3. Artikel – Möglichkeiten/Methoden der Textanalyse an Beispielen (erscheint demnächst…)
4. Artikel – NLP, was kann es? Und was nicht? (erscheint demnächst…)

Zur Verdeutlichung der beschriebenen Zusammenhänge und Methoden und um Interessierten einige Ideen für mögliche Startpunkte aufzuzeigen, werden im Verlauf der Artikelserie an verschiedenen Stellen Codebeispiele in der Programmiersprache Python vorgestellt.
Von den vielen im Internet zur Verfügung stehenden Python-Paketen zum Thema NLP, werden in diesem Artikel insbesondere die drei Pakete NLTK, Gensim und Spacy verwendet.

Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze

August 31, 2018/in Artificial Intelligence, Business Analytics, Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Main Category, Mathematics/by Benjamin Aunkofer

Künstliche neuronale Netze sind ein Spezialbereich des maschinellen Lernens, der sogar einen eigenen Trendbegriff hat: Deep Learning.
Doch wie funktioniert ein künstliches neuronales Netz überhaupt? Und wie wird es in Python realisiert? Dies ist Artikel 2 von 6 der Artikelserie –Einstieg in Deep Learning.

Gleich vorweg, wir beschränken uns hier auf die künstlichen neuronalen Netze des überwachten maschinellen Lernens. Dafür ist es wichtig, dass das Prinzip des Trainings und Testens von überwachten Verfahren verstanden ist. Künstliche neuronale Netze können aber auch zur unüberwachten Dimensionsreduktion und zum Clustering eingesetzt werden. Das bekannteste Verfahren ist das AE-Net (Auto Encoder Network), das hier aus der Betrachtung herausgenommen wird.

Beginnen wir mit einfach künstlichen neuronalen Netzen, die alle auf dem Perzeptron als Kernidee beruhen. Das Vorbild für künstliche neuronale Netze sind natürliche neuronale Netze, wie Sie im menschlichen Gehirn zu finden sind.

Perzeptron

Das Perzeptron (engl. Perceptron) ist ein „Klassiker“ unter den künstlichen neuronalen Netzen. Wenn von einem neuronalen Netz gesprochen wird, ist meistens ein Perzeptron oder eine Variation davon gemeint. Perzeptrons sind mehrschichtige Netze ohne Rückkopplung, mit festen Eingabe- und Ausgabeschichten. Es gibt keine absolut einheitliche Definition eines Perzeptrons, in der Regel ist es jedoch ein reines FeedForward-Netz mit einer Input-Schicht (auch Abtast-Schicht oder Retina genannt) mit statisch oder dynamisch gewichteten Verbindungen zur Ausgabe-Schicht, die (als Single-Layer-Perceptron) aus einem einzigen Neuron besteht. Das eine Neuron setzt sich aus zwei mathematischen Funktionen zusammen: Einer Berechnung der Nettoeingabe und einer Aktivierungsfunktion, die darüber entscheidet, ob die berechnete Nettoeingabe im Brutto nun “feuert” oder nicht. Es ist in seiner Ausgabe folglich binär: Man kann es sich auch als kleines Lämpchen vorstellen, so dass abhängig von den Eingabewerten und den Gewichtungen eine Nettoeingabe (Summe) bildet und eine Sprungfunktion darüber entscheidet, ob am Ende das Lämpchen leuchtet oder nicht. Dieses Konzept der Ausgabeerzeugung wird Forward-Propagation genannt.

Single-Layer-Perceptron

Auch wenn “Netz” für ein einzelnes Perzeptron mit seinem einen Neuron etwas übertrieben wirken mag, ist es doch die Grundlage für viele größere und mehrschichtige Netze.

Betrachten wir nun die Mathematik der Forward-Propagation.

Wir haben eine Menge an Eingabewerten $x_0, x_1 \dots x_n$ . Wobei für $x_0$ als Bias-Input stets gilt: $x_0 = 1,0$ . Der Bias-Input ist nur ein Platzhalter für das wichtige Bias-Gewicht.

$x = \begin{bmatrix} x_0\\ x_1\\ x_2\\ x_3\\ \vdots\\ x_n \end{bmatrix}$

Für jede Eingabevariable wird eine Gewichtsvariable benötigt: $w_0, w_1 \dots w_n$

$w = \begin{bmatrix} w_0\\ w_1\\ w_2\\ w_3\\ \vdots\\ w_n \end{bmatrix}$

Jedes Produkt aus Eingabewert und Gewichtung soll in Summe die Nettoeingabe $z$ bilden. Hier zeigt sich $z$ als lineare mathematische Funktion, die zwei-dimensional leicht als $z = w_0 + w_1 \cdot x_1$ mit $w_0$ als Y-Achsenschnitt wenn $x_1 = 0$ .

$z = w_0 \cdot x_0 + w_1 \cdot x_1 + \dots + w_n \cdot x_n$

Die lineare Funktion wird nur durch die Sprungfunktion als sogenannte Aktivierungsfunktion zu einer binären Klasseneinteilung (siehe hierzu: Machine Learning – Regression vs Klassifikation), denn wenn $z$ einen festzulegenden Schwellwert $\theta$ überschreitet, liefert die Sprungfunktion $\phi$ mit der Eingabe $z$ einen anderen Wert als wenn dieser Schwellwert nicht überschritten wird.

(1) $\begin{equation*} \phi(z) = \begin{cases} 1 & \text{wenn } z \le \theta \\ -1 & \text{wenn } z < \theta \\ \end{cases} \end{equation*}$

Die Definition dieser Aktivierungsfunktion ist der Kern der Klassifikation und viele erweiterte künstliche neuronale Netze unterscheiden sich im Wesentlichen vom Perzeptron dadurch, dass die Aktivierungsfunktion komplexer ist, als eine reine Sprungfunktion, beispielsweise als Sigmoid-Funktion (basierend auf der logistischen Funktion) oder die Tangens hyperbolicus (tanh) -Funktion. Mehr darüber dann im nächsten Artikel dieser Artikelserie, bleiben wir also bei der einfachen Sprungfunktion.

Künstliche neuronale Netze sind im Grunde nichts anderes als viel-dimensionale, mathematische Funktionen, die durch Schaltung als Neuronen nebeneinander (Neuronen einer Schicht) und hintereinander (mehrere Schichten) eine enorme Komplexität erfassen können. Die Gewichtungen sind dabei die Stellschraube, die die Form der mathematischen Funktion gestaltet, aus Geraden und Kurven, um eine Punktwolke zu beschreiben (Regression) oder um Klassengrenzen zu identifizieren (Klassifikation).

Eine andere Sichtweise auf künstliche neuronale ist die des Filters: Ein künstliches neuronales Netz nimmt alle Eingabe-Variablen entgegen (z. B. alle Pixel eines Bildes) und über ein Training werden die Gewichtungen (die Form des Filters) so gestaltet, dass der Filter immer zu richtigen Klasse (im Kontext der Bildklassifikation: die Objektklasse) führt.

Kommen wir nochmal kurz zurück zu der Berechnung der Nettoeingabe $z$ . Da diese Schreibweise…

$z = w_0 \cdot x_0 + w_1 \cdot x_1 + \dots + w_n \cdot x_n$

… recht anstrengend ist, schreiben Fortgeschrittene der linearen Algebra lieber $z = w^T \cdot x$ .

$z = w^T \cdot x$

Das hochgestellte $T$ steht dabei für transponieren. Transponieren bedeutet, dass Spalten zu Zeilen werden – oder umgekehrt.

Beispielsweise befüllen wir zwei Vektoren $x$ und $w$ mit beispielhaften Inhalten:

Eingabewerte:

$x = \begin{bmatrix} 5\\ 12\\ 30\\ 2 \end{bmatrix}$

Gewichtungen:

$w = \begin{bmatrix} 1\\ 2\\ 5\\ 12 \end{bmatrix}$

Kann nun die Nettoeingabe $z$ berechnet werden, denn der Gewichtungsvektor wird vom Spaltenvektor zum Zeilenvektor. So kann – mathematisch korrekt dargestellt – jedes Element des einen Vektors mit dem zugehörigen Element des anderen Vektors multipliziert werden, die dabei entstehenden Ergebniswerte werden summiert.

$z = w^T \cdot x = \big[1\text{ }2\text{ }5\text{ }12\big] \cdot \begin{bmatrix} 5\\ 12\\ 30\\ 2 \end{bmatrix} = 1 \cdot 5 + 2 \cdot 12 + 5 \cdot 30 + 12 \cdot 2 = 203$

Zurück zur eigentlichen Aufgabe des künstlichen neuronalen Netzes: Klassifikation! (Regression, Clustering und Dimensionsreduktion blenden wir ja in diesem Artikel als Aufgabe aus 🙂

Das Perzeptron soll zwei Klassen trennen. Dafür sollen alle Eingaben richtig gewichtet werden, so dass die entstehende Nettoeingabe $z$ die Sprungfunktion dann aktiviert, wenn der Datensatz nicht für die eine, sondern für die andere Klasse ausweist.

Da wir es mit einer linearen Funktion $z$ zutun haben, ist die Konvergenz (= Passgenauigkeit des Models mit der Realität) eines Single-Layer-Perzeptrons nur für lineare Trennbarkeit möglich!

Training des Perzeptron-Netzes

Die Aufgabe ist nun, die richtigen Gewichte zu finden – und nicht nur irgendwelche richtigen, sondern genau die optimalen. Die Frage, die sich für jedes künstliche neuronale Netz stellt, ist die nach den richtigen Gewichtungen. Das Training eines Perzeptron ist vergleichsweise einfach, gerade weil es binär ist. Denn binär bedeutet auch, dass wenn eine falsche Antwort gegeben wurde, muss das jeweils andere mögliche Ergebnis korrekt sein.

Das Training eines Perzeptrons funktioniert wie folgt:

Setze alle Gewichtungen auf den Wert 0,00
Mit jedem Datensatz des Trainings
1. Berechne den Ausgabewert $\^{y}$
2. Vergleiche den Ausgabewert $\^{y}$ mit dem tatsächlichen Ergebnis $y$
3. Aktualisiere die Gewichtungen entgegen des Fehlers: $w_i = w_i + \Delta w_i$

Wobei die Gewichtsanpassung $\Delta w_i$ entgegen des Fehlers (bzw. hin zur jeweils anderen möglichen Antwort) geschieht:

$\Delta w_i = (\^{y}_j - y_j ) \cdot x_i$

Anmerkung für die Experten: Die Schrittweite $\eta$ blenden wir hier einfach mal aus. Bitte einfach von $\eta = 1.0$ ausgehen.

$\Delta w_i$ ist die Differenz aus der Prädiktion und dem tatsächlichen Ergebnis (Klasse). Alle Gewichtungen werden mit jedem Fehler gleichzeitig aktualisiert. Sind alle Gewichtungen aktualisiert, kommt der nächste Durchlauf (erneuter Vergleich zwischen $\^{y}$ und $y$ ), nicht zu vergessen ist dabei natürlich die Abhängigkeit von den Eingabewerten x:

$\Delta w_0 = (\^{y}_j - y_j ) \cdot x_0$

$\Delta w_2 = (\^{y}_j - y_j ) \cdot x_1$

$\Delta w_2 = (\^{y}_j - y_j) \cdot x_2$

$\Delta w_n = (\^{y}_j - y_j) \cdot x_n$

Training eines Perzeptrons

Das Training im überwachten Lernen basiert immer auf der Idee, den Ausgabe-Fehler (die Differenz zwischen Prädiktion und tatsächlich korrektem Ergebnis) zu betrachten und die Klassifikationslogik an den richtigen Stellschrauben (bei neuronalen Netzen sind das die Gewichtungen) entgegen des Fehlers anzupassen.

Richtige Klassifikations-Situationen können True-Positives und True-Negatives darstellen, die zu keiner Gewichtsanpassung führen sollen:

True-Positive -> Klassifikation: 1 | korrekte Klasse: 1

$\Delta w_i = (\^{y}_j - y_j) \cdot x_i = (1 - 1) \cdot x_i = 0$

True-Negative-> Klassifikation: -1 | korrekte Klasse: -1

$\Delta w_i = (\^{y}_j - y_j) \cdot x_i = (-1 - -1) \cdot x_i = 0$

Falsche Klassifikationen erzeugen einen Fehler, der zu einer Gewichtsanpassung entgegen des Fehlers führen soll:

False-Positive -> Klassifikation: 1 | korrekte Klasse: -1

$\Delta w_i = (\^{y}_j - y_j) \cdot x_i = (1 - -1) \cdot x_i = 2 \cdot x_i$

False-Negative -> Klassifikation: -1 | korrekte Klasse: 1

$\Delta w_i = (\^{y}_j - y_j) \cdot x_i = (-1 - 1) \cdot x_i = -2 \cdot x_i$

Imaginäres Trainingsbeispiel eines Single-Layer-Perzeptrons (SLP)

Nehmen wir an, dass $x_1 = 0,5$ ist und das SLP irrtümlicherweise die Klasse $\^{y_1} = -1$ ausgewiesen hat, obwohl die korrekte Klasse $y_1 = +1$ wäre. (Und die Schrittweite lassen wir bei $\eta = 1,0$ )

Dann passiert folgendes:

$\Delta w_1 = (\^{y}_1 - y_1) \cdot x_1 = (-1 - 1) \cdot 0,5 = -2,0 \cdot 0,5 = -1,0$

Die Gewichtung $w_1$ verringert sich entsprechend $w_1 = w_1 + \Delta w_1 = w_1 - 1,0$ und somit wird die Wahrscheinlichkeit größer, dass wenn bei der nächsten Iteration ( $j=1$ ) wieder die Klasse +1 korrekt sei, den Schwellwert $\phi(z)$ zu unterschreiten und auf eben diese korrekte Klasse zu stoßen.

Die Aktualisierung der Gewichtung $\Delta w_i$ ist proportional zu $x_i$ . So würde beispielsweise ein neues $x_1=2,0$ (bei Iteration $j=2$ ) zu einer irrtümlichen Klassifikation $\^(y_2) = -1$ ( $y_2 = +1$ ) führen, würde die Entscheidungsgrenze zur korrekten Prädiktion der Klasse beim nächsten Durchlauf ( $j = 3$ ) an $w_1$ noch weiter in die gleiche Richtung verschoben werden:

$\Delta w_1 = (\^{y}_2 - y_2) \cdot x_1 = (-1 - 1) \cdot 2,0 = -2,0 \cdot 2,0 = -4,0$

Mehr zum Training von künstlichen neuronalen Netzen ist im nächsten Artikel dieser Artikelserie zu erfahren.

Single-Layer-Perzeptrons (SLP) – Beispiel mit der boolischen Trennung

Verlassen wir nun das Training des Perzeptrons und gehen einfach mal davon aus, dass die idealen Gewichte schon gefunden wurden und schauen uns nun an, was ein Perzeptron alles (nicht) kann. Denn nicht vergessen, es soll eigentlich Klassen unterscheiden bzw. die dafür nötigen Entscheidungsgrenzen finden.

Boolische Operatoren unterscheiden Fälle nach boolischen Werten. Sie sind ein beliebtes “Hello World” für die Einarbeitung in die lineare Entscheidungslogik eines Perzeptrons. Es gibt drei grundlegende boolische Vergleichsoperatoren: AND, OR und XOR

x1	x2	AND	OR	XOR
0	0	0	0	0
0	1	0	1	1
1	0	0	1	1
1	1	1	1	0

Ein Perzeptron zur Lösung dieser Aufgabe bräuchte also zwei Dimensionen (+ Bias): $x_1$ und $x_2$
Und es müsste Gewichtungen haben, die dafür sorgen, dass die Vorhersage entsprechend der Logik AND, OR oder XOR mit $\^{y} = \phi(z) = \phi (w_0 \cdot 1 + w_1 \cdot x_1 + w_2 \cdot x_2)$ funktioniert.

Dabei ist es wichtig, dass wir auch phi $\phi$ als Sprungfunktion definieren. Sie könnte beispielsweise so aussehen, dass sie auf den Wert $\phi(z) = 1$ springt, wenn z > 0 ist, ansonsten aber $\phi(z) = 0$ bleibt.

Das Netz und die Gewichtungen (w-Setup) könnten für die AND- und die OR-Logik so aussehen:

Die Gewichtungen funktionieren beim SLP problemlos, denn wir haben es mit linear trennbaren Problemen zutun:

Kleiner Test gefällig? So nehmen wir uns erstmal die AND-Logik vor:

Wenn x1 = 0 und x2 = 0 ist, gilt: $z = -1,5 \cdot 1 + 1 \cdot 0 + 1 \cdot 0 = - 1,5$ ,
wie erhalten als Prädiktion $\phi(z) = \phi(-1,5) = 0$
Wenn x1 = 1 und x2 = 0 ist, gilt: $z = -1,5 \cdot 1 + 1 \cdot 1 + 1 \cdot 0 = - 0,5$ ,
wie erhalten als Prädiktion $\phi(z) = \phi(-0,5) = 0$
Wenn x1 = 1 und x2 = 1 ist, gilt: $z = -1,5 \cdot 1 + 1 \cdot 1 + 1 \cdot 1 = + 0,5$ ,
wie erhalten als Prädiktion $\phi(z) = \phi(0,5) = 1$

Scheint zu funktionieren!

Und dann die OR-Logik mit

Wenn x1 = 0 und x2 = 0 ist, gilt: $z = -0,5 \cdot 1 + 1 \cdot 0 + 1 \cdot 0 = - 0,5$ ,
wie erhalten als Prädiktion $\phi(z) = \phi(-0,5) = 0$
Wenn x1 = 1 und x2 = 0 ist, gilt: $z = -0,5 \cdot 1 + 1 \cdot 1 + 1 \cdot 0 = + 0,5$ ,
wie erhalten als Prädiktion $\phi(z) = \phi(0,5) = 1$
Wenn x1 = 1 und x2 = 1 ist, gilt: $z = -0,5 \cdot 1 + 1 \cdot 1 + 1 \cdot 1 = + 1,5$ ,
wie erhalten als Prädiktion $\phi(z) = \phi(1,5) = 1$

Super! Jedoch stellt sich nun die Frage, wie das XOR-Problem zu lösen ist, denn das bedingt sowohl die Grenzen von AND als auch jene des OR-Operators.

Multi-Layer-Perzeptron (MLP) bzw. (Deep) Feed Forward (FF) Net

Denn ein XOR kann mathematisch auch so korrekt beschrieben werden: $x_1 \text{ xor } x_2 = (x_1 \text{ and } \neg x_2) \text{ or } (\neg x_1 \text{ and } x_2)$

Testen wir es aus!

Wenn x1 = 0 und x2 = 0 ist, gilt:
$z_1 = w_{10} \cdot 1 + w_{11} \cdot x1 + w_{12} \cdot x2 = -0.5 \cdot 1 + 1,0 \cdot 0 - 1,0 \cdot 0 = -0,5$ und somit $\phi(z_1) = \phi(-0,5) = 0$
$z_2 = w_{20} \cdot 1 + w_{21} \cdot x1 + w_{22} \cdot x2 = -0.5 \cdot 1 - 1,0 \cdot 0 + 1,0 \cdot 0 = -0,5$ und somit $\phi(z_2) = \phi(-0,5) = 0$
$z_3 = w_{30} \cdot 1 + w_{31} \cdot \phi(z_1) + w_{32} \cdot \phi(z_2) = -0,5 \cdot 1 + 1,0 \cdot 0 + 1,0 \cdot 0 = -0,5$ und somit $\phi(z_3) = \phi(-0,5) = 0$
Wenn x1 = 1 und x2 = 0 ist, gilt:
$z_1 = w_{10} \cdot 1 + w_{11} \cdot x1 + w_{12} \cdot x2 = -0.5 \cdot 1 + 1,0 \cdot 1 - 1,0 \cdot 0 = 0,5$ und somit $\phi(z_1) = \phi(0,5) = 1$
$z_2 = w_{20} \cdot 1 + w_{21} \cdot x1 + w_{22} \cdot x2 = -0.5 \cdot 1 - 1,0 \cdot 1 + 1,0 \cdot 0 = -1,5$ und somit $\phi(z_2) = \phi(-1,5) = 0$
$z_3 = w_{30} \cdot 1 + w_{31} \cdot \phi(z_1) + w_{32} \cdot \phi(z_2) = -0,5 \cdot 1 + 1,0 \cdot 1 + 1,0 \cdot 0 = 0,5$ und somit $\phi(z_3) = \phi(0,5) = 1$
Wenn x1 = 0 und x2 = 1 ist, gilt:
$z_1 = w_{10} \cdot 1 + w_{11} \cdot x1 + w_{12} \cdot x2 = -0.5 \cdot 1 + 1,0 \cdot 0 - 1,0 \cdot 1 = -1,5$ und somit $\phi(z_1) = \phi(-1,5) = 0$
$z_2 = w_{20} \cdot 1 + w_{21} \cdot x1 + w_{22} \cdot x2 = -0.5 \cdot 1 - 1,0 \cdot 0 + 1,0 \cdot 1 = 0,5$ und somit $\phi(z_2) = \phi(0,5) = 1$
$z_3 = w_{30} \cdot 1 + w_{31} \cdot \phi(z_1) + w_{32} \cdot \phi(z_2) = -0,5 \cdot 1 + 1,0 \cdot 0 + 1,0 \cdot 1 = 0,5$ und somit $\phi(z_3) = \phi(0,5) = 1$
Wenn x1 = 1 und x2 = 1 ist, gilt:
$z_1 = w_{10} \cdot 1 + w_{11} \cdot x1 + w_{12} \cdot x2 = -0.5 \cdot 1 + 1,0 \cdot 1 - 1,0 \cdot 1 = -1,5$ und somit $\phi(z_1) = \phi(-0,5) = 0$
$z_2 = w_{20} \cdot 1 + w_{21} \cdot x1 + w_{22} \cdot x2 = -0.5 \cdot 1 - 1,0 \cdot 1 + 1,0 \cdot 1 = 0,5$ und somit $\phi(z_2) = \phi(-0,5) = 0$
$z_3 = w_{30} \cdot 1 + w_{31} \cdot \phi(z_1) + w_{32} \cdot \phi(z_2) = -0,5 \cdot 1 + 1,0 \cdot 0 + 1,0 \cdot 0 = -0,5$ und somit $\phi(z_3) = \phi(-0,5) = 0$

Es funktioniert!

Mehrfachklassifikation mit dem Perzeptron

Ein Perzeptron-Netz klassifiziert binär, die Ausgabe beschränkt sich auf 1 oder -1 bzw. 0 oder 1.

Jedoch wird in der Praxis oftmals eine One-vs-All (OvA) bzw. One-vs-Rest (OvR) Klassifikation implementiert. In diesem Fall steht die 1 für die Erkennung einer konkreten Klasse, während alle anderen übrigen Klassen als negativ betrachtet werden.

Um jede Klasse erkennen zu können, werden n Klassifizierer (= n Perzeptron-Netze) benötigt. Jedes Perzeptron-Netz ist auf die Erkennung einer bestimmten Klasse trainiert.

Adaline – Oder: die Limitation des Perzeptrons

Das Perzeptron wird nur über eine Sprungfunktion aktiviert. Das schränkt die Feinabstimmung des Trainings enorm ein. Besser sind Aktivierungen über stetige Funktionen, die dann nämlich differenzierbar (ableitbar) sind. Das ergibt eine konvexe Fehlerfunktion mit einem eindeutigen Minimum. Der Adaline-Algorithmus (ADAptive Linear NEuron) erweitert die Idee des Perzeptrons um genau diese Idee. Der wesentliche Fortschritt der Adaline-Regel gegenüber der des Perzeptrons ist demnach, dass die Aktualisierung der Gewichtungen nicht wie beim Perzeptron auf einer einfachen Sprungfunktion, sondern auf einer linearen, stetigen Aktivierungsfunktion beruht.

Single-Layer-Adaline

Wie ein künstliches neuronales Netz mit der Kategorie Adaline trainiert werden kann, wird im nächsten Artikel dieser Artikelserie erläutert.

Weiterführende Netz-Konzepte (CNN und RNN)

Wer bereits mit Frameworks wie TensorFlow in das Deep Learning eingestiegen ist, hat möglicherweise schon erweiterte Konzepte der künstlichen neuronalen Netze kennen gelernt. Die CNNs (Convolutional Neuronal Network) sind im Moment die Wahl für die Verarbeitung von hochdimensionalen Aufgaben, beispielsweise die Bilderkennung (Computer Vision) und Texterkennung (NLP). Das CNN erweitert die Möglichkeiten mit neuronalen Netzen deutlich, indem ein Netz zur Dimensionsreduktion vorgeschaltet wird, im Kern steckt jedoch weiterhin die Idee der MLPs. Beim Einsatz in der Bilderkennung funktionieren CNNs vereinfacht gesprochen so, dass der vorgeschaltete Netzbereich die Millionen Bildpixel sektorweise ausliest (Convolution, Faltung durch Auslesen über Sektoren, die sich gegenseitig überlappen), verdichtet (Pooling, beispielsweise über nicht-lineare Funktionen wie max()) und dann – nach diesem Prozedere – ähnlich eim MLP klassifiziert.

Eine andere erweiterte Form sind RNNs (Recurrent Neuronal Network), die ebenfalls auf der Idee des MLPs basieren, dieses Konzept jedoch dank Rückverbindungen (Neuronen senden an vorherige Schichten) und Selbstverbindungen (Neuronen senden an sich selbst) wiederum auf den Kopf stellen.

Dennoch ist es für das tiefere Verständnis von CNNs und RNNs essenziell, dass vorher das Konzept des MLPs verstanden ist. Es ist die einfachste Form der auch heute noch am meisten eingesetzten und sehr mächtigen Netz-Topologien.

Im Jahr 2016 hatte Fjodor van Veen von asimovinstitute.org hatte – dankenswerterweise – mal eine Zusammenstellung von Netz-Topologien erstellt, auf die ich heute noch immer mal wieder einen Blick werfe:

Künstliche neuronale Netze – Topologie-Übersicht von Fjodor van Veen

Buchempfehlungen

Die folgenden Bücher nutze ich für mein Selbststudium von Machine Learning und Deep Learning und sind teilweise Gedankenvorlagen auch für diesen Artikel gewesen:


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

Interview – Die Bedeutung von Machine Learning für das Data Driven Business

July 25, 2018/in Artificial Intelligence, Big Data, Business Analytics, Data Mining, Data Science, Deep Learning, Insights, Interviews, Machine Learning/by Benjamin Aunkofer

Um das Optimum aus ihren Daten zu holen, müssen Unternehmen Data Analytics vorantreiben, um Entscheidungsprozesse für Innovation und Differenzierung stärker zu automatisieren. Die Data Science scheint hier der richtige Ansatz zu sein, ist aber ein neues und schnelllebiges Feld, das viele Sackgassen kennt. Cloudera Fast Forward Labs unterstützt Unternehmen dabei sich umzustrukturieren, Prozesse zu automatisieren und somit neue Innovationen zu schaffen.

Alice Albrecht ist Research Engineer bei Cloudera Fast Forward Labs. Dort widmet sie sich der Weiterentwicklung von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Die Ergebnisse ihrer Forschungen nutzt sie, um ihren Kunden konkrete Ratschläge und funktionierende Prototypen anzubieten. Bevor sie zu Fast Forward Labs kam, arbeitete sie in Finanz- und Technologieunternehmen als Data Science Expertin und Produkt Managerin. Alice Albrecht konzentriert sich nicht nur darauf, Maschinen “coole Dinge” beizubringen, sondern setzt sich auch als Mentorin für andere Wissenschaftler ein. Während ihrer Promotion der kognitiven Neurowissenschaften in Yale untersuchte Alice, wie Menschen sensorische Informationen aus ihrer Umwelt verarbeiten und zusammenfassen.

Read this article in English:
“Interview – The Importance of Machine Learning for the Data Driven Business”

Data Science Blog: Frau Albrecht, Sie sind eine bekannte Keynote-Referentin für Data Science und Künstliche Intelligenz. Während Data Science bereits im Alltag vieler Unternehmen angekommen ist, scheint Deep Learning der neueste Trend zu sein. Ist Künstliche Intelligenz für Unternehmen schon normal oder ein überbewerteter Hype?

Ich würde sagen, nichts von beidem stimmt. Data Science ist inzwischen zwar weit verbreitet, aber die Unternehmen haben immer noch Schwierigkeiten, diese neue Disziplin in ihr bestehendes Geschäft zu integrieren. Ich denke nicht, dass Deep Learning mittlerweile Teil des Business as usual ist – und das sollte es auch nicht sein. Wie jedes andere Tool, braucht auch die Integration von Deep Learning Modellen in die Strukturen eines Unternehmens eine klar definierte Vorgehensweise. Alles andere führt ins Chaos.

Data Science Blog: Nur um sicherzugehen, worüber wir reden: Was sind die Unterschiede und Überschneidungen zwischen Data Analytics, Data Science, Machine Learning, Deep Learning und Künstlicher Intelligenz?

Hier bei Cloudera Fast Forward Labs verstehen wir unter Data Analytics das Sammeln und Addieren von Daten – meist für schnelle Diagramme und Berichte. Data Science hingegen löst Geschäftsprobleme, indem sie sie analysiert, Prozesse mit den gesammelten Daten abgleicht und anschließend entsprechende Vorgänge prognostiziert. Beim Machine Learning geht es darum, Probleme mit neuartigen Feedbackschleifen zu lösen, die sich mit der Anzahl der zur Verfügung stehenden Daten noch detaillierter bearbeiten lassen. Deep Learning ist eine besondere Form des Machine Learnings und ist selbst kein eigenständiges Konzept oder Tool. Künstliche Intelligenz zapft etwas Komplizierteres an, als das, was wir heute sehen. Hier geht es um weit mehr als nur darum, Maschinen darauf zu trainieren, immer wieder dasselbe zu tun oder begrenzte Probleme zu lösen.

Data Science Blog: Und wie können wir hier den Kontext zu Big Data herstellen?

Theoretisch gesehen gibt es Data Science ja bereits seit Jahrzehnten. Die Bausteine für modernes Machine Learning, Deep Learning und Künstliche Intelligenz basieren auf mathematischen Theoremen, die bis in die 40er und 50er Jahre zurückreichen. Die Herausforderung bestand damals darin, dass Rechenleistung und Datenspeicherkapazität einfach zu teuer für die zu implementierenden Ansätze waren. Heute ist das anders. Nicht nur die Kosten für die Datenspeicherung sind erheblich gesunken, auch Open-Source-Technologien wie etwa Apache Hadoop haben es möglich gemacht, jedes Datenvolumen zu geringen Kosten zu speichern. Rechenleistung, Cloud-Lösungen und auch hoch spezialisierte Chip-Architekturen, sind jetzt auch auf Anfrage für einen bestimmten Zeitraum verfügbar. Die geringeren Kosten für Datenspeicherung und Rechenleistung sowie eine wachsende Liste von Tools und Ressourcen, die über die Open-Source-Community verfügbar sind, ermöglichen es Unternehmen jeder Größe, von sämtlichen Daten zu profitieren.

Data Science Blog: Was sind die Herausforderungen beim Einstieg in Data Science?

Ich sehe zwei große Herausforderungen: Eine davon ist die Sicherstellung der organisatorischen Ausrichtung auf Ergebnisse, die die Data Scientists liefern werden (und das Timing für diese Projekte). Die zweite Hürde besteht darin, sicherzustellen, dass sie über die richtigen Daten verfügen, bevor sie mit dem Einstellen von Data Science Experten beginnen. Das kann “tricky” sein, wenn man im Unternehmen nicht bereits über Know-how in diesem Segment verfügt. Daher ist es manchmal besser, im ersten Schritt einen Data Engineer oder Data Strategist einzustellen, bevor man mit dem Aufbau eines Data Science Team beginnt.

Data Science Blog: Es gibt viele Diskussionen darüber, wie man ein datengesteuertes Unternehmen aufbauen kann. Geht es bei Data Science nur darum, am Ende das Kundenverhalten besser zu verstehen?

Nein “Data Driven” bedeutet nicht nur, die Kunden besser zu verstehen – obwohl das eine Möglichkeit ist, wie Data Science einem Unternehmen helfen kann. Abgesehen vom Aufbau einer Organisation, die sich auf Daten und Analysen stützt, um Entscheidungen über das Kundenverhalten oder andere Aspekte zu treffen, bedeutet es, dass Daten das Unternehmen und seine Produkte voranbringen.

Data Science Blog: Die Zahl der Technologien, Tools und Frameworks nimmt zu, was zu mehr Komplexität führt. Müssen Unternehmen immer auf dem Laufenden bleiben oder könnte es ebenso hilfreich sein, zu warten und Pioniere zu imitieren?

Obwohl es generell für Unternehmen nicht ratsam ist, pauschal jede neue Entwicklung zu übernehmen, ist es wichtig, dass sie mit den neuen Rahmenbedingungen Schritt halten. Wenn ein Unternehmen wartet, um zu sehen, was andere tun, und deshalb nicht in neue Entwicklungen investiert, haben sie den Anschluss meist schon verpasst.

Data Science Blog: Global Player verfügen meist über ein großes Budget für Forschung und den Aufbau von Data Labs. Mittelständische Unternehmen stehen immer unter dem Druck, den Break-Even schnell zu erreichen. Wie können wir die Wertschöpfung von Data Science beschleunigen?

Ein Team zu haben, das sich auf ein bestimmtes Set von Projekten konzentriert, die gut durchdacht und auf das Geschäft ausgerichtet sind, macht den Unterschied aus. Data Science und Machine Learning müssen nicht auf Forschung und Innovation verzichten, um Werte zu schaffen. Der größte Unterschied besteht darin, dass sich kleinere Teams stärker bewusst sein müssen, wie sich ihre Projektwahl in neue Rahmenbedingungen und ihre besonderen akuten und kurzfristigen Geschäftsanforderungen einfügt.

Data Science Blog: Wie hilft Cloudera Fast Forward Labs anderen Unternehmen, den Einstieg in Machine Learning zu beschleunigen?

Wir beraten Unternehmen, basierend auf ihren speziellen Bedürfnissen, über die neuesten Trends im Bereich Machine Learning und Data Science. Und wir zeigen ihnen, wie sie ihre Datenteams aufbauen und strukturieren können, um genau die Fähigkeiten zu entwickeln, die sie benötigen, um ihre Ziele zu erreichen.

Data Science Blog: Zum Schluss noch eine Frage an unsere jüngeren Leser, die eine Karriere als Datenexperte anstreben: Was macht einen guten Data Scientist aus? Arbeiten sie lieber mit introvertierten Coding-Nerds oder den Data-loving Business-Experten?

Ein guter Data Scientist sollte sehr neugierig sein und eine Liebe für die Art und Weise haben, wie Daten zu neuen Entdeckungen und Innovationen führen und die nächste Generation von Produkten antreiben können. Menschen, die im Data Science Umfeld erfolgreich sind, kommen nicht nur aus der IT. Sie können aus allen möglichen Bereichen kommen und über die unterschiedlichsten Backgrounds verfügen.

Interview – The Importance of Machine Learning for the Data Driven Business

July 25, 2018/in Artificial Intelligence, Big Data, Business Analytics, Data Mining, Data Science, Deep Learning, Insights, Interviews, Machine Learning, Main Category, Predictive Analytics/by Benjamin Aunkofer

To become more data-driven, organizations must mature their analytics and automate more of their decision making processes for innovation and differentiation. Data science seems like the right approach, yet is a new and fast moving field that seems to have as many dead ends as it has high ways to value. Cloudera Fast Forward Labs, led by Hilary Mason, shows companies the way.

Alice Albrecht is a research engineer at Cloudera Fast Forward Labs. She spends her days researching the latest and greatest in machine learning and artificial intelligence and bringing that knowledge to working prototypes and delivering concrete advice for clients. Prior to joining Fast Forward Labs, Alice worked in both finance and technology companies as a practicing data scientist, data science leader, and – most recently – a data product manager. In addition to teaching machines to do cool things, Alice is passionate about mentoring and helping others grow in their careers. Alice holds a PhD from Yale in cognitive neuroscience where she studied how humans summarize sensory information from the world around them and the neural substrates that underlie those summaries.

Read this article in German:
“Interview – Die Bedeutung von Machine Learning für das Data Driven Business“

Data Science Blog: Ms. Albrecht, you are a well-known keynote speaker for data science and artificial intelligence. While data science has arrived business already, deep learning seems to be the new trend. Is artificial intelligence for business already normal business or is it an overrated hype?

I’d say it isn’t either of those two options. Data science is now widely adopted but companies still struggle to integrate this new discipline into their existing businesses. As for deep learning, it really depends on the company that’s looking into using this technique. I wouldn’t say that deep learning is by any means part of business as usual- nor should it be. It’s a tool like any other and building a capacity for using a tool without clearly defined business needs is a recipe for disaster.

Data Science Blog: Just to make sure what we are talking about: What are the differences and overlaps between data analytics, data science, machine learning, deep learning and artificial intelligence?

Here at Cloudera Fast Forward Labs, we like to think of data analytics as collecting data and counting things (mostly for quick charts and reports). Data science solves business problems by counting cleverly and predicting things with the data that’s collected. Machine learning is about solving problems with new kinds of feedback loops that improve with more data. Deep learning is a particular type of machine learning and is not itself a separate concept or type of tool. Artificial intelligence taps into something more complicated than what we’re seeing today – it’s much broader than training machines to repetitively do very specialized tasks or solve very narrow problems.

Data Science Blog: And how can we add the context to big data?

From a theoretical perspective, data science has been around for decades. The building blocks for modern day machine learning, deep learning and artificial intelligence are based on mathematical theorems that go back to the 1940’s and 1950’s. The challenge was that at the time, compute power and data storage capacity were simply too expensive for the approaches to be implemented. Today that’s all changed.. Not only has the cost of data storage dropped considerably, open source technology like Apache Hadoop has made it possible to store any volume of data at costs approaching zero. Compute power, even highly specialised chip architectures, are now also available on demand and only for the time organisations need them through public and private cloud solutions. The decreased cost of both data storage and compute power, together with a growing list of tools and resources readily available via the open source community allows companies of any size to benefit from data (no matter that size of that data).

Data Science Blog: What are the challenges for organizations in getting started with data science?

I see two big challenges when getting started with data science. One is ensuring that you have organizational alignment around exactly what type of work data scientists will deliver (and timing for those projects). The second hurdle is around ensuring that you have the right data in place before you start hiring data scientists. This can be tricky if you don’t have in-house expertise in this area, so sometimes it’s better to hire a data engineer or a data strategist (or director of data science) before you ever get started building out a data science team.

Data Science Blog: There are many discussions about how to build a data-driven business. Is it just about using data science to get a better understanding of customer behavior?

No, being data driven doesn’t just mean better understanding your customers (though that is one way that data science can help in an organization). Aside from building an organization that relies on data and analytics to help them make decisions (about customer behavior or otherwise), being a data-driven business means that data is powering your core products.

Data Science Blog: The number of technologies, tools and frameworks is increasing. For organizations this also means increasing complexity. Do companies need to stay always up-to-date or could it be an advice to wait and imitate pioneers later?

While it’s not critical (or advisable) for organizations to adopt every new advancement that comes along, it is critical for them to stay abreast of emerging frameworks. If a business waits to see what others are doing, and therefore don’t invest in understanding how new advancements can affect their particular business, they’ve likely already missed the boat.

Data Science Blog: Global players have big budgets just for doing research and setting up data labs. Middle-sized companies need to see the break even point soon. How can we accelerate the value generation of data science?

Having a team that is highly focused on a specific set of projects that are well-scoped and aligned to the business makes all the difference. Data science and machine learning don’t have to sacrifice doing research and being innovative in order to produce value. The biggest difference is that smaller teams will have to be more aware of how their choice of project fits into emerging frameworks and their particular acute and near term business needs.

Data Science Blog: How does Cloudera Fast Forward Labs help other organizations to accelerate their start with machine learning?

We advise organizations, based on their particular needs, on what the latest advancements are in machine learning and data science, how to build and structure their data teams to develop the capabilities they need to meet their goals, and how to quickly implement custom forward-looking solutions using their own data and in-house expertise.

Data Science Blog: Finally, a question for our younger readers who are looking for a career as a data expert: What makes a good data scientist? Do you like to work with introverted coding nerds or the data loving business experts?

A good data scientists should be deeply curious and have a love for the ways in which data can lead to new discoveries and power the next generation of products. We expect the people who thrive in this field to come from a variety of backgrounds and experiences.

R oder Python – Die Sprache der Wahl in einem Data Science Weiterbildungskurs

July 18, 2018/in Business Analytics, Business Intelligence, Carrier, Certification / Training, Data Science, Education / Certification, Gerneral, Insights, Tool Introduction/by Dr. Peter Lauf

Die KDnuggets, ein einflussreicher Newletter zu Data Mining und inzwischen auch zu Data Science, überraschte kürzlich mit der Meldung „Python eats away at R: Top Software for Analytics, Data Science, Machine Learning in 2018. Trends and Analysis“.[1] Grundlage war eine Befragung, an der mehr als 2300 KDNuggets Leser teilnahmen. Nach Bereinigung um die sogenannten „Lone Voters“, gingen insgesamt 2052 Stimmen in die Auswertung ein.

Demnach stieg der Anteil der Python-Nutzer von 2017 bis 2018 um 11% auf 65%, während mit 48% weniger als die Hälfte der Befragungsteilnehmer noch R nannten. Gegenüber 2017 ging der Anteil von R um 14% zurück. Dies ist umso bemerkenswerter, als dass bei keinem der übrigen Top Tools eine Verminderung des Anteils gemessen wurde.

Wir verzichten an dieser Stelle darauf, die Befragungsergebnisse selbst in Frage zu stellen oder andere Daten herbeizuziehen. Stattdessen nehmen wir erst einmal die Zahlen wie sie sind und konzedieren einen gewissen Python Hype. Das Python Konjunktur hat, zeigt sich z.B. in der wachsenden Zahl von Buchtiteln zu Python und Data Science oder in einem Machine Learning Tutorial der Zeitschrift iX, das ebenfalls auf Python fußt. Damit stellt sich die Frage, ob ein Weiterbildungskurs zu Data Science noch guten Gewissens auf R als Erstsprache setzen kann.

Der Beantwortung dieser Frage seien zwei Bemerkungen vorangestellt:

Ob die eine Sprache „besser“ als die andere ist, lässt sich nicht abschließend beantworten. Mit Blick auf die Teilarbeitsgebiete des Data Scientists, also Datenzugriff, Datenmanipulation und Transformation, statistische Analysen und visuelle Aufbereitung zeigt sich jedenfalls keine prinzipielle Überlegenheit der einen über die andere Sprache.
Beide Sprachen sind quicklebendig und werden bei insgesamt steigenden Nutzerzahlen dynamisch weiterentwickelt.

Das Beispiel der kürzlich gegründeten Ursa Labs[2] zeigt überdies, dass es zukünftig weniger darum gehen wird „Werkzeuge für eine einzelne Sprache zu bauen…“ als darum „…portable Bibliotheken zu entwickeln, die in vielen Programmiersprachen verwendet werden können“[3].

Die zunehmende Anwendung von Python in den Bereichen Data Science und Machine Learning hängt auch damit zusammen, dass Python ursprünglich als Allzweck-Programmiersprache konzipiert wurde. Viele Entwickler und Ingenieure arbeiteten also bereits mit Python ohne dabei mit analytischen Anwendungen in Kontakt zu kommen. Wenn diese Gruppen gegenwärtig mehr und mehr in den Bereichen Datenanalyse, Statistik und Machine Learning aktiv werden, dann greifen sie naturgemäß zu einem bekannten Werkzeug, in diesem Fall zu einer bereits vorhandenen Python Implementation.

Auf der anderen Seite sind Marketingfachleute, Psychologen, Controller und andere Analytiker eher mit SPSS und Excel vertraut. In diesen Fällen kann die Wahl der Data Science Sprache freier erfolgen. Für R spricht dann zunächst einmal seine Kompaktheit. Obwohl inzwischen mehr als 10.000 Erweiterungspakete existieren, gibt es mit www.r-project.org immer noch eine zentrale Anlaufstelle, von der über einen einzigen Link der Download eines monolithischen Basispakets erreichbar ist.

Demgegenüber existieren für Python mit Python 2.7 und Python 3.x zwei nach wie vor aktive Entwicklungszweige. Fällt die Wahl z.B. auf Python 3.x, dann stehen mit Python3 und Ipython3 wiederum verschiedene Interpreter zur Auswahl. Schließlich gibt es noch Python Distributionen wie Anaconda. Anaconda selbst ist in zwei „Geschmacksrichtungen“ (flavors) verfügbar als Miniconda und eben als Anaconda.

R war von Anfang an als statistische Programmiersprache konzipiert. Nach allen subjektiven Erfahrungen eignet es sich allein schon deshalb besser zur Erläuterung statistischer Methoden. Noch vor wenigen Jahren galt R als „schwierig“ und Statistikern vorbehalten. In dem Maße, in dem wissenschaftlich fundierte Software Tools in den Geschäftsalltag vordringen wird klar, dass viele der zunächst als „schwierig“ empfundenen Konzepte letztlich auf Rationalität und Arbeitsersparnis abzielen. Fehler, Bugs und Widersprüche finden sich in R so selbstverständlich wie in allen anderen Programmiersprachen. Bei der raschen Beseitigung dieser Schwächen kann R aber auf eine große und wache Gemeinschaft zurückgreifen.

Die Popularisierung von R erhielt durch die Gründung des R Consortiums zu Beginn des Jahres 2015 einen deutlichen Schub. Zu den Initiatoren dieser Interessengruppe gehörte auch Microsoft. Tatsächlich unterstützt Microsoft R auf vielfältige Weise unter anderem durch eine eigene Distribution unter der Bezeichnung „Microsoft R Open“, die Möglichkeit R Code in SQL Anweisungen des SQL Servers absetzen zu können oder die (angekündigte) Weitergabe von in Power BI erzeugten R Visualisierungen an Excel.

Der Vergleich von R und Python in einem fiktiven Big Data Anwendungsszenario liefert kein Kriterium für die Auswahl der Unterrichtssprache in einem Weiterbildungskurs. Aussagen wie x ist „schneller“, „performanter“ oder „besser“ als y sind nahezu inhaltsleer. In der Praxis werden geschäftskritische Big Data Anwendungen in einem Umfeld mit vielen unterschiedlichen Softwaresystemen abgewickelt und daher von vielen Parametern beeinflusst. Wo es um Höchstleistungen geht, tragen R und Python häufig gemeinsam zum Ergebnis bei.

Der Zertifikatskurs „Data Science“ der AWW e. V. und der Technischen Hochschule Brandenburg war schon bisher nicht auf R beschränkt. Im ersten Modul geben wir z.B. auch eine Einführung in SQL und arbeiten mit ETL-Tools. Im gerade zu Ende gegangenen Kurs wurde Feature Engineering auf der Grundlage eines Python Lehrbuchs[4] behandelt und die Anweisungen in R übersetzt. In den kommenden Durchgängen werden wir dieses parallele Vorgehen verstärken und wann immer sinnvoll auch auf Lösungen in Python hinweisen.

Im Vertiefungsmodul „Machine Learning mit Python“ schließlich ist Python die Sprache der Wahl. Damit tragen wir der Tatsache Rechnung, dass es zwar Sinn macht in die grundlegenden Konzepte mit einer Sprache einzuführen, in der Praxis aber Mehrsprachigkeit anzutreffen ist.

[1] https://www.kdnuggets.com/2018/05/poll-tools-analytics-data-science-machine-learning-results.html

[2] https://ursalabs.org/

[3] Statement auf der Ursa Labs Startseite, eigene Übersetzung.

[4] Sarkar, D et al. Practical Machine Learning with Python, S. 177ff.

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