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Einführung in die Welt der Autoencoder

April 1, 2020/in Artificial Intelligence, Big Data, Data Mining, Data Science, Data Science Hack, Deep Learning, Main Category, Python, TensorFlow, Tutorial/by Hoang Tu Nguyen

An wen ist der Artikel gerichtet?

In diesem Artikel wollen wir uns näher mit dem neuronalen Netz namens Autoencoder beschäftigen und wollen einen Einblick in die Grundprinzipien bekommen, die wir dann mit einem vereinfachten Programmierbeispiel festigen. Kenntnisse in Python, Tensorflow und neuronalen Netzen sind dabei sehr hilfreich.

Funktionsweise des Autoencoders

Ein Autoencoder ist ein neuronales Netz, welches versucht die Eingangsinformationen zu komprimieren und mit den reduzierten Informationen im Ausgang wieder korrekt nachzubilden.

Die Komprimierung und die Rekonstruktion der Eingangsinformationen laufen im Autoencoder nacheinander ab, weshalb wir das neuronale Netz auch in zwei Abschnitten betrachten können.

Der Encoder

Der Encoder oder auch Kodierer hat die Aufgabe, die Dimensionen der Eingangsinformationen zu reduzieren, man spricht auch von Dimensionsreduktion. Durch diese Reduktion werden die Informationen komprimiert und es werden nur die wichtigsten bzw. der Durchschnitt der Informationen weitergeleitet. Diese Methode hat wie viele andere Arten der Komprimierung auch einen Verlust.

In einem neuronalen Netz wird dies durch versteckte Schichten realisiert. Durch die Reduzierung von Knotenpunkten in den kommenden versteckten Schichten werden die Kodierung bewerkstelligt.

Der Decoder

Nachdem das Eingangssignal kodiert ist, kommt der Decoder bzw. Dekodierer zum Einsatz. Er hat die Aufgabe mit den komprimierten Informationen die ursprünglichen Daten zu rekonstruieren. Durch Fehlerrückführung werden die Gewichte des Netzes angepasst.

Ein bisschen Mathematik

Das Hauptziel des Autoencoders ist, dass das Ausgangssignal dem Eingangssignal gleicht, was bedeutet, dass wir eine Loss Funktion haben, die L(x , y) entspricht.

$L(x, \hat{x})$

Unser Eingang soll mit x gekennzeichnet werden. Unsere versteckte Schicht soll h sein. Damit hat unser Encoder folgenden Zusammenhang h = f(x).

Die Rekonstruktion im Decoder kann mit r = g(h) beschrieben werden. Bei unserem einfachen Autoencoder handelt es sich um ein Feed-Forward Netz ohne rückkoppelten Anteil und wird durch Backpropagation oder zu deutsch Fehlerrückführung optimiert.

Formelzeichen	Bedeutung
$\mathbf{x}, \hat{\mathbf{x}}$	Eingangs-, Ausgangssignal
$\mathbf{W}, \hat{\mathbf{W}}$	Gewichte für En- und Decoder
$\mathbf{B}, \hat{\mathbf{B}}$	Bias für En- und Decoder
$\sigma, \hat{\sigma}$	Aktivierungsfunktion für En- und Decoder
$L$	Verlustfunktion

Unsere versteckte Schicht soll mit $\latex h$ gekennzeichnet werden. Damit besteht der Zusammenhang:

(1) $\begin{align*} \mathbf{h} &= f(\mathbf{x}) = \sigma(\mathbf{W}\mathbf{x} + \mathbf{B}) \\ \hat{\mathbf{x}} &= g(\mathbf{h}) = \hat{\sigma}(\hat{\mathbf{W}} \mathbf{h} + \hat{\mathbf{B}}) \\ \hat{\mathbf{x}} &= \hat{\sigma} \{ \hat{\mathbf{W}} \left[\sigma ( \mathbf{W}\mathbf{x} + \mathbf{B} )\right] + \hat{\mathbf{B}} \}\\ \end{align*}$

Für eine Optimierung mit der mittleren quadratischen Abweichung (MSE) könnte die Verlustfunktion wie folgt aussehen:

(2) $\begin{align*} L(\mathbf{x}, \hat{\mathbf{x}}) &= \mathbf{MSE}(\mathbf{x}, \hat{\mathbf{x}}) = \| \mathbf{x} - \hat{\mathbf{x}} \| ^2 &= \| \mathbf{x} - \hat{\sigma} \{ \hat{\mathbf{W}} \left[\sigma ( \mathbf{W}\mathbf{x} + \mathbf{B} )\right] + \hat{\mathbf{B}} \} \| ^2 \end{align*}$

Wir haben die Theorie und Mathematik eines Autoencoder in seiner Ursprungsform kennengelernt und wollen jetzt diese in einem (sehr) einfachen Beispiel anwenden, um zu schauen, ob der Autoencoder so funktioniert wie die Theorie es besagt.

Dazu nehmen wir einen One Hot (1 aus n) kodierten Datensatz, welcher die Zahlen von 0 bis 3 entspricht.

$\begin{align*} [1, 0, 0, 0] \ \widehat{=} \ 0 \\ [0, 1, 0, 0] \ \widehat{=} \ 1 \\ [0, 0, 1, 0] \ \widehat{=} \ 2 \\ [0, 0, 0, 1] \ \widehat{=} \ 3\\ \end{align*}$

Diesen Datensatz könnte wie folgt kodiert werden:

$\begin{align*} [1, 0, 0, 0] \ \widehat{=} \ 0 \ \widehat{=} \ [0, 0] \\ [0, 1, 0, 0] \ \widehat{=} \ 1 \ \widehat{=} \ [0, 1] \\ [0, 0, 1, 0] \ \widehat{=} \ 2 \ \widehat{=} \ [1, 0] \\ [0, 0, 0, 1] \ \widehat{=} \ 3 \ \widehat{=} \ [1, 1] \\ \end{align*}$

Damit hätten wir eine Dimensionsreduktion von vier auf zwei Merkmalen vorgenommen und genau diesen Vorgang wollen wir bei unserem Beispiel erreichen.

Programmierung eines einfachen Autoencoders

Typische Einsatzgebiete des Autoencoders sind neben der Dimensionsreduktion auch Bildaufarbeitung (z.B. Komprimierung, Entrauschen), Anomalie-Erkennung, Sequenz-to-Sequenz Analysen, etc.

Ausblick

Wir haben mit einem einfachen Beispiel die Funktionsweise des Autoencoders festigen können. Im nächsten Schritt wollen wir anhand realer Datensätze tiefer in gehen. Auch soll in kommenden Artikeln Variationen vom Autoencoder in verschiedenen Einsatzgebieten gezeigt werden.

CAPTCHAs lösen via Maschine Learning

March 9, 2020/in Artificial Intelligence, Data Science, Deep Learning, Insights, Machine Learning, Main Category/by Pavel Shipilov

Wie weit ist das maschinelle Lernen auf dem Gebiet der CAPTCHA-Lösung fortgeschritten?

Maschinelles Lernen ist mehr als ein Buzzword, denn unter der Haube stecken viele Algorithemen, die eine ganze Reihe von Problemen lösen können. Die Lösung von CAPTCHA ist dabei nur eine von vielen Aufgaben, die Machine Learning bewältigen kann. Durch die Arbeit an ein paar Problemen im Zusammenhang mit dem konvolutionellen neuronalen Netz haben wir festgestellt, dass es in diesem Bereich noch viel Verbesserungspotenzial gibt. Die Genauigkeit der Erkennung ist oftmals noch nicht gut genug. Schauen wir uns im Einzelnen an, welche Dienste wir haben, um dieses Problem anzugehen, und welche sich dabei als die besten erweisen.

Was ist CAPTCHA?

CAPTCHA ist kein fremder Begriff mehr für Web-Benutzer. Es handelt sich um die ärgerliche menschliche Validierungsprüfung, die auf vielen Websites hinzugefügt wird. Es ist ein Akronym für Completely Automated Public Turing test for tell Computer and Humans Apart. CAPTCHA kann als ein Computerprogramm bezeichnet werden, das dazu entwickelt wurde, Mensch und Maschine zu unterscheiden, um jede Art von illegaler Aktivität auf Websites zu verhindern. Der Sinn von CAPTCHA ist, dass nur ein Mensch diesen Test bestehen können sollte und Bots bzw. irgend eine Form automatisierter Skripte daran versagen. So entsteht ein Wettlauf zwischen CAPTCHA-Anbietern und Hacker-Lösungen, die auf den Einsatz von selbstlernenden Systemen setzen.

Warum müssen wir CAPTCHA lösen?

Heutzutage verwenden die Benutzer automatisierte CAPTCHA-Lösungen für verschiedene Anwendungsfälle. Und hier ein entscheidender Hinweis: Ähnlich wie Penetrationstesting ist der Einsatz gegen Dritte ohne vorherige Genehmigung illegal. Gegen eigene Anwendungen oder gegen Genehmigung (z. B. im Rahmen eines IT-Security-Tests) ist die Anwendung erlaubt. Hacker und Spammer verwenden die CAPTCHA-Bewältigung, um die E-Mail-Adressen der Benutzer zu erhalten, damit sie so viele Spams wie möglich erzeugen können oder um Bruteforce-Attacken durchführen zu können. Die legitimen Beispiele sind Fälle, in denen ein neuer Kunde oder Geschäftspartner zu Ihnen gekommen ist und Zugang zu Ihrer Programmierschnittstelle (API) benötigt, die noch nicht fertig ist oder nicht mit Ihnen geteilt werden kann, wegen eines Sicherheitsproblems oder Missbrauchs, den es verursachen könnte.

Für diese Anwendungsfälle sollen automatisierte Skripte CAPTCHA lösen. Es gibt verschiedene Arten von CAPTCHA: Textbasierte und bildbasierte CAPTCHA, reCAPTCHA und mathematisches CAPTCHA.

Es gibt einen Wettlauf zwischen CAPTCHA-Anbieter und automatisierten Lösungsversuchen. Die in CAPTCHA und reCAPTCHA verwendete Technologie werden deswegen immer intelligenter wird und Aktualisierungen der Zugangsmethoden häufiger. Das Aufrüsten hat begonnen.

Populäre Methoden für die CAPTCHA-Lösung

Die folgenden CAPTCHA-Lösungsmethoden stehen den Benutzern zur Lösung von CAPTCHA und reCAPTCHA zur Verfügung:

OCR (optische Zeichenerkennung) via aktivierte Bots – Dieser spezielle Ansatz löst CAPTCHAs automatisch mit Hilfe der OCR-Technik (Optical Character Recognition). Werkzeuge wie Ocrad, tesseract lösen CAPTCHAs, aber mit sehr geringer Genauigkeit.
Maschinenlernen — Unter Verwendung von Computer Vision, konvolutionalem neuronalem Netzwerk und Python-Frameworks und Bibliotheken wie Keras mit Tensorflow. Wir können tiefe neuronale Konvolutionsnetzmodelle trainieren, um die Buchstaben und Ziffern im CAPTCHA-Bild zu finden.
Online-CAPTCHA-Lösungsdienstleistungen — Diese Dienste verfügen teilweise über menschliche Mitarbeiter, die ständig online verfügbar sind, um CAPTCHAs zu lösen. Wenn Sie Ihre CAPTCHA-Lösungsanfrage senden, übermittelt der Dienst sie an die Lösungsanbieter, die sie lösen und die Lösungen zurückschicken.

Leistungsanalyse der OCR-basierten Lösung

OCR Die OCR ist zwar eine kostengünstige Lösung, wenn es darum geht, eine große Anzahl von trivialen CAPTCHAs zu lösen, aber dennoch liefert sie nicht die erforderliche Genauigkeit. OCR-basierte Lösungen sind nach der Veröffentlichung von ReCaptcha V3 durch Google selten geworden. OCR-fähige Bots sind daher nicht dazu geeignet, CAPTCHA zu umgehen, die von Titanen wie Google, Facebook oder Twitter eingesetzt werden. Hierfür müsste ein besser ausgestattetes CAPTCHA-Lösungssystem eingesetzt werden.

OCR-basierte Lösungen lösen 1 aus 3 trivialen CAPTCHAs korrekt.

Leistungsanalyse der ML-basierten Methode

Schauen wir uns an, wie Lösungen auf dem Prinzip des Maschinenlernens funktionieren:

Die ML-basierte Verfahren verwenden OpenCV, um Konturen in einem Bild zu finden, das die durchgehenden Gebiete feststellt. Die Bilder werden mit der Technik der Schwellenwertbildung vorverarbeitet. Alle Bilder werden in Schwarzweiß konvertiert. Wir teilen das CAPTCHA-Bild mit der OpenCV-Funktion findContour() in verschiedene Buchstaben auf. Die verarbeiteten Bilder sind jetzt nur noch einzelne Buchstaben und Ziffern. Diese werden dann dem CNN-Modell zugeführt, um es zu trainieren. Und das trainierte CNN-Modell ist bereit, die richtige Captchas zu lösen.

Die Präzision einer solchen Lösung ist für alle textbasierten CAPTCHAs weitaus besser als die OCR-Lösung. Es gibt auch viele Nachteile dieser Lösung, denn sie löst nur eine bestimmte Art von CAPTCHAs und Google aktualisiert ständig seinen reCAPTCHA-Generierungsalgorithmus. Die letzte Aktualisierung schien die beste ReCaptcha-Aktualisierung zu sein, die disen Dienst bisher beeinflusst hat: Die regelmäßigen Nutzer hatten dabei kaum eine Veränderung der Schwierigkeit gespürt, während automatisierte Lösungen entweder gar nicht oder nur sehr langsam bzw. inakkurat funktionierten.

Das Modell wurde mit 1⁰⁴ Iterationen mit korrekten und zufälligen Stichproben und 1⁰⁵ Testbildern trainiert, und so wurde eine mittlere Genauigkeit von ~60% erreicht.

Bild-Quelle: “CAPTCHA Recognition with Active Deep Learning” @ TU München https://www.researchgate.net/publication/301620459_CAPTCHA_Recognition_with_Active_Deep_Learning

Wenn Ihr Anwendungsfall also darin besteht, eine Art von CAPTCHA mit ziemlich einfacher Komplexität zu lösen, können Sie ein solches trainiertes ML-Modell hervorragend nutzen. Eine bessere Captcha-Lösungslösung als OCR, muss aber noch eine ganze Menge Bereiche umfassen, um die Genauigkeit der Lösung zu gewährleisten.

Online-Captcha-Lösungsdienst

Online-CAPTCHA-Lösungsdienste sind bisher die bestmögliche Lösung für dieses Problem. Sie verfolgen alle Aktualisierungen von reCAPTCHA durch Google und bieten eine tadellose Genauigkeit von 99%.

Warum sind Online-Anti-Captcha-Dienste leistungsfähiger als andere Methoden?

Die OCR-basierten und ML-Lösungen weisen nach den bisherigen Forschungsarbeiten und Weiterentwicklungen viele Nachteile auf. Sie können nur triviale CAPTCHAs ohne wesentliche Genauigkeit lösen. Hier sind einige Punkte, die in diesem Zusammenhang zu berücksichtigen sind:

– Ein höherer Prozentsatz an korrekten Lösungen (OCR gibt bei wirklich komplizierten CAPTCHAs ein extrem hohes Maß an falschen Antworten; ganz zu schweigen davon, dass einige Arten von CAPTCHA überhaupt nicht mit OCR gelöst werden können, zumindest vorerst).

– Kontinuierlich fehlerfreie Arbeit ohne Unterbrechungen mit schneller Anpassung an die neu hinzugekommene Komplexität.

– Kostengünstig mit begrenzten Ressourcen und geringen Wartungskosten, da es keine Software- oder Hardwareprobleme gibt; alles, was Sie benötigen, ist eine Internetverbindung, um einfache Aufträge über die API des Anti-Captcha-Dienstes zu senden.

Die großen Anbieter von Online-Lösungsdiensten

Jetzt, nachdem wir die bessere Technik zur Lösung Ihrer CAPTCHAs geklärt haben, wollen wir unter allen Anti-Captcha-Diensten den besten auswählen. Einige Dienste bieten eine hohe Genauigkeit der Lösungen, API-Unterstützung für die Automatisierung und schnelle Antworten auf unsere Anfragen. Dazu gehören Dienste wie 2captcha, Imagetyperz, CaptchaSniper, etc.

2CAPTCHA ist einer der Dienste, die auf die Kombination von Machine Learning und echten Menschen setzen, um CAPTCHA zuverlässig zu lösen. Dabei versprechen Dienste wie 2captcha:

Schnelle Lösung mit 17 Sekunden für grafische und textuelle Captchas und ~23 Sekunden für ReCaptcha
Unterstützt alle populären Programmiersprachen mit einer umfassenden Dokumentation der fertigen Bibliotheken.
Hohe Genauigkeit (bis zu 99% je nach dem CAPTCHA-Typ).
Das Geld wird bei falschen Antworten zurückerstattet.
Fähigkeit, eine große Anzahl von Captchas zu lösen (mehr als 10.000 pro Minute)

Schlussfolgerung

Convolutional Neural Networks (CNN) wissen, wie die einfachsten Arten von Captcha zu bewältigen sind und werden auch mit der weiteren Enwicklung schritthalten können. Wir haben es mit einem Wettlauf um verkomplizierte CAPTCHAs und immer fähigeren Lösungen der automatisierten Erkennung zutun. Zur Zeit werden Online-Anti-Captcha-Dienste, die auf einen Mix aus maschinellem Lernen und menschlicher Intelligenz setzen, diesen Lösungen vorerst voraus sein.

Fehler-Rückführung mit der Backpropagation

January 29, 2019/in Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning, Main Category, Mathematics, Predictive Analytics/by Benjamin Aunkofer

Dies ist Artikel 4 von 6 der Artikelserie –Einstieg in Deep Learning.

Das Gradienten(abstiegs)verfahren ist der Schlüssel zum Training einzelner Neuronen bzw. deren Gewichtungen zu den Neuronen der vorherigen Schicht. Wer dieses Prinzip verstanden hat, hat bereits die halbe Miete zum Verständnis des Trainings von künstlichen neuronalen Netzen.

Der Gradientenabstieg wird häufig fälschlicherweise mit der Backpropagation gleichgesetzt, jedoch ist das nicht ganz richtig, denn die Backpropagation ist mehr als die Anwendung des Gradientenabstiegs.

Bevor wir die Backpropagation erläutern, nochmal kurz zurück zur Forward-Propagation, die die eigentliche Prädiktion über ein künstliches neuronales Netz darstellt:

Forward-Propagation

Abbildung 1: Ein simples kleines künstliches neuronales Netz mit zwei Schichten (+ Eingabeschicht) und zwei Neuronen pro Schicht.

In einem kleinen künstlichen neuronalen Netz, wie es in der Abbildung 1 dargestellt ist, und das alle Neuronen über die Sigmoid-Funktion aktiviert, wird jedes Neuron eine Nettoeingabe $z$ berechnen…

$z = w^{T} \cdot x$

… und diese Nettoeingabe in die Sigmoid-Funktion einspeisen…

$\phi(z) = sigmoid(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}$

… die dann das einzelne Neuron aktiviert. Die Aktivierung erfolgt also in der mittleren Schicht (N-Schicht) wie folgt:

$N_{j} = \frac{1}{1 + e^{- \sum (w_{ij} \cdot x_{i}) }}$

Die beiden Aktivierungsausgaben $N$ werden dann als Berechnungsgrundlage für die Ausgaben der Ausgabeschicht $o$ verwendet. Auch die Ausgabe-Neuronen berechnen ihre jeweilige Nettoeingabe $z$ und aktivieren über Sigmoid( $z$ ).

Ausgabe eines Ausgabeknotens als Funktion der Eingänge und der Verknüpfungsgewichte für ein dreischichtiges neuronales Netz, mit nur zwei Knoten je Schicht, kann also wie folgt zusammen gefasst werden:

$O_{k} = \frac{1}{1 + e^{- \sum (w_{jk} \cdot \frac{1}{1 + e^{- \sum (w_{ij} \cdot x_{i}) }}) }}$

Abbildung 2: Forward-Propagation. Aktivierung via Sigmoid-Funktion.

Sollte dies die erste Forward-Propagation gewesen sein, wird der Output noch nicht auf den Input abgestimmt sein. Diese Abstimmung erfolgt in Form der Gewichtsanpassung im Training des neuronalen Netzes, über die zuvor erwähnte Gradientenmethode. Die Gradientenmethode ist jedoch von einem Fehler abhängig. Diesen Fehler zu bestimmen und durch das Netz zurück zu führen, das ist die Backpropagation.

Back-Propagation

Um die Gewichte entgegen des Fehlers anpassen zu können, benötigen wir einen möglichst exakten Fehler als Eingabe. Der Fehler berechnet sich an der Ausgabeschicht über eine Fehlerfunktion (Loss Function), beispielsweise über den MSE (Mean Squared Error) oder über die sogenannte Kreuzentropie (Cross Entropy). Lassen wir es in diesem Beispiel einfach bei einem simplen Vergleich zwischen dem realen Wert (Sollwert $o_{real}$ ) und der Prädiktion (Ausgabe $o$ ) bleiben:

$e_{o} = o_{real} - o$

Der Fehler $e$ ist also einfach der Unterschied zwischen dem Ziel-Wert und der Prädiktion. Jedes Training ist eine Wiederholung von Prädiktion (Forward) und Gewichtsanpassung (Back). Im ersten Schritt werden üblicherweise die Gewichtungen zufällig gesetzt, jede Gewichtung unterschiedlich nach Zufallszahl. So ist die Wahrscheinlichkeit, gleich zu Beginn die “richtigen” Gewichtungen gefunden zu haben auch bei kleinen neuronalen Netzen verschwindend gering. Der Fehler wird also groß sein und kann über den Gradientenabstieg durch Gewichtsanpassung verkleinert werden.

In diesem Beispiel berechnen wir die Fehler $e_{1}$ und $e_{2}$ und passen danach die Gewichte $w_{j,k}$ ( $w_{1,1}$ & $w_{2,1}$ und $w_{1,2}$ & $w_{2,2}$ ) der Schicht zwischen dem Hidden-Layer $N$ und dem Output-Layer $o$ an.

Abbildung 3: Anpassung der Gewichtungen basierend auf dem Fehler in der Ausgabe-Schicht.

Die Frage ist nun, wie die Gewichte zwischen dem Input-Layer $X$ und dem Hidden-Layer $N$ anzupassen sind. Es stellt sich die Frage, welchen Einfluss diese auf die Fehler in der Ausgabe-Schicht haben?

Um diese Gewichtungen anpassen zu können, benötigen wir den Fehler-Anteil der beiden Neuronen $N_{1}$ und $N_{2}$ . Dieser Anteil am Fehler der jeweiligen Neuronen ergibt sich direkt aus den Gewichtungen $w_{j,k}$ zum Output-Layer:

$e_{N_{1}} = e_{o1} \cdot \frac{w_{1,1}}{w_{1,1} + w_{1,2}} + e_{o2} \cdot \frac{w_{1,2}}{w_{1,1} + w_{1,2}}$

$e_{N_{2}} = e_{o1} \cdot \frac{w_{2,1}}{w_{2,1} + w_{2,2}} + e_{o2} \cdot \frac{w_{2,2}}{w_{2,1} + w_{2,2}}$

Wenn man das nun generalisiert:

$e_{N} = \left(\begin{array}{rr} \frac{w_{1,1}}{w_{1,1} + w_{1,2}} & \frac{w_{1,2}}{w_{1,1} + w_{1,2}} \\ \frac{w_{2,1}}{w_{2,1} + w_{2,2}} & \frac{w_{2,2}}{w_{2,1} + w_{2,2}} \end{array}\right) \cdot \left(\begin{array}{c} e_{1} \\ e_{2} \end{array}\right) \qquad$

Dabei ist es recht aufwändig, die Gewichtungen stets ins Verhältnis zu setzen. Diese Berechnung können wir verkürzen, indem ganz einfach direkt nur die Gewichtungen ohne Relativierung zur Kalkulation des Fehleranteils benutzt werden. Die Relationen bleiben dabei erhalten!

$e_{N} = \left(\begin{array}{rr} w_{1,1} & w_{1,2} \\ w_{2,1} & w_{2,2} \end{array}\right) \cdot \left(\begin{array}{c} e_{1} \\ e_{2} \end{array}\right) \qquad$

Oder folglich in Kurzform: $e_{N} = w^{T} \cdot e_{o}$

Abbildung 4: Vollständige Gewichtsanpassung auf Basis der Fehler in der Ausgabeschicht und der Fehleranteile in der verborgenden Schicht.

Und nun können, basierend auf den Fehleranteilen der verborgenden Schicht $N$ , die Gewichtungen $w_{i,j}$ zwischen der Eingabe-Schicht $I$ und der verborgenden Schicht $N$ angepasst werden, entgegen dieser Fehler $e_{N}$ .

Die Backpropagation besteht demnach aus zwei Schritten:

Fehler-Berechnung durch Abgleich der Soll-Werte mit den Prädiktionen in der Ausgabeschicht und durch Fehler-Rückführung zu den Neuronen der verborgenden Schichten (Hidden-Layer)
Anpassung der Gewichte entgegen des Gradientenanstiegs der Fehlerfunktion (Loss Function)

Buchempfehlungen

Die folgenden zwei Bücher haben mir sehr beim Verständnis und beim Verständlichmachen der Backpropagation in künstlichen neuronalen Netzen geholfen.


Neuronale Netze selbst programmieren: Ein verständlicher Einstieg mit Python	Deep Learning. Das umfassende Handbuch: Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze (mitp Professional)

Training eines Neurons mit dem Gradientenverfahren

January 13, 2019/in Artificial Intelligence, Data Science, Data Science Hack, Deep Learning, Machine Learning, Main Category, Mathematics, optimization, Predictive Analytics, Python/by Benjamin Aunkofer

Dies ist Artikel 3 von 6 der Artikelserie –Einstieg in Deep Learning.

Das Training von neuronalen Netzen erfolgt nach der Forward-Propagation über zwei Schritte:

Fehler-Rückführung über aller aktiver Neuronen aller Netz-Schichten, so dass jedes Neuron “seinen” Einfluss auf den Ausgabefehler kennt.
Anpassung der Gewichte entgegen den Gradienten der Fehlerfunktion

Beide Schritte werden in der Regel zusammen als Backpropagation bezeichnet. Machen wir erstmal einen Schritt vor und betrachten wir, wie ein Neuron seine Gewichtsverbindungen zu seinen Vorgängern anpasst.

Gradientenabstiegsverfahren

Der Gradientenabstieg ist ein generalisierbarer Algorithmus zur Optimierung, der in vielen Verfahren des maschinellen Lernens zur Anwendung kommt, jedoch ganz besonders als sogenannte Backpropagation im Deep Learning den Erfolg der künstlichen neuronalen Netze erst möglich machen konnte.

Der Gradientenabstieg lässt sich vom Prinzip her leicht erklären: Angenommen, man stünde im Gebirge im dichten Nebel. Das Tal, und somit der Weg nach Hause, ist vom Nebel verdeckt. Wohin laufen wir? Wir können das Ziel zwar nicht sehen, tasten uns jedoch so heran, dass unser Gehirn den Gradienten (den Unterschied der Höhen beider Füße) berechnet, somit die Steigung des Bodens kennt und sich entgegen dieser Steigung unser Weg fortsetzt.

Konkret funktioniert der Gradientenabstieg so: Wir starten bei einem zufälligen Theta $\theta$ (Random Initialization). Wir berechnen die Ausgabe (Forwardpropogation) und vergleichen sie über eine Verlustfunktion (z. B. über die Funktion Mean Squared Error) mit dem tatsächlich korrekten Wert. Auf Grund der zufälligen Initialisierung haben wir eine nahe zu garantierte Falschheit der Ergebnisse und somit einen Verlust. Für die Verlustfunktion berechnen wir den Gradienten für gegebene Eingabewerte. Voraussetzung dafür ist, dass die Funktion ableitbar ist. Wir bewegen uns entgegen des Gradienten in Richtung Minimum der Verlustfunktion. Ist dieses Minimum (fast) gefunden, spricht man auch davon, dass der Lernalgorithmus konvergiert.

Das Gradientenabstiegsverfahren ist eine Möglichkeit der Gradientenverfahren, denn wollten wir maximieren, würden wir uns entlang des Gradienten bewegen, was in anderen Anwendungen sinnvoll ist.

Ob als “Cost Function” oder als “Loss Function” bezeichnet, in jedem Fall ist es eine “Error Function”, aber auf die Benennung kommen wir später zu sprechen. Jedenfalls versuchen wir die Fehlerrate zu senken! Leider sind diese Funktionen in der Praxis selten so einfach konvex (zwei Berge mit einem Tal dazwischen).

Aber Achtung: Denn befinden wir uns nur zwischen zwei Bergen, finden wir das Tal mit Sicherheit über den Gradienten. Befinden wir uns jedoch in einem richtigen Gebirge mit vielen Bergen und Tälern, gilt es, das richtige Tal zu finden. Bei der Optimierung der Gewichtungen von künstlichen neuronalen Netzen wollen wir die besten Gewichtungen finden, die uns zu den geringsten Ausgaben der Verlustfunktion führen. Wir suchen also das globale Minimum unter den vielen (lokalen) Minima.

Programmier-Beispiel in Python

Nachfolgend ein Beispiel des Gradientenverfahrens zur Berechnung einer Regression. Wir importieren numpy und matplotlib.pyplot und erzeugen uns künstliche Datenpunkte:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


X = 2 * np.random.rand(1000, 1)
y = 5 + 2 * X + np.random.randn(1000, 1)

plt.figure(figsize = (15, 15))
plt.plot(X, y, "b.")
plt.axis([0, 2, 0, 15])
plt.show()

Nun wollen wir einen Lernalgorithmus über das Gradientenverfahren erstellen. Im Grunde haben wir hier es bereits mit einem linear aktivierten Neuron zutun:

Bei der linearen Regression, die wir durchführen wollen, nehmen wir zwei-dimensionale Daten (wobei wir die Regression prinzipiell auch mit x-Dimensionen durchführen können, dann hätte unser Neuron weitere Eingänge). Wir empfangen einen Bias ( $w_0$ ) der stets mit einer Eingangskonstante multipliziert und somit als Wert erhalten bleibt. Der Bias ist das Alpha $\alpha$ in einer Schulmathe-tauglichen Formel wie $y = \beta \cdot x + \alpha$ .

Beta $\beta$ ist die Steigung, der Gradient, der Funktion.

Sowohl $\alpha$ als auch $\beta$ sind uns unbekannt, versuchen wir jedoch über die Betrachtung unserer Prädiktion durch Berechnung der Formel $\^y = \beta \cdot x + \alpha$ und den darauffolgenden Abgleich mit dem tatsächlichen $y$ herauszufinden. Anfangs behaupten wir beispielsweise einfach, sowohl $\beta$ als auch $\alpha$ seien $0.00$ . Folglich wird $\^y = \beta \cdot x + \alpha$ ebenfalls gleich 0.00 sein und die Fehlerfunktion (Loss Function) wird maximal sein. Dies war der erste Durchlauf des Trainings, die sogenannte erste Epoche!

Die Epochen (Durchläufe) und dazugehörige Fehlergrößen. Wenn die Fehler sinken und mit weiteren Epochen nicht mehr wesentlich besser werden, heißt es, das der Lernalogorithmus konvergiert.

Als Fehlerfunktion verwenden wir bei der Regression die MSE-Funktion (Mean Squared Error):

$MSE = \sum(\^y_i - y_i)^2$

Um diese Funktion wird sich nun alles drehen, denn diese beschreibt den Fehler und gibt uns auch die Auskunft darüber, ob wie stark und in welche Richtung sie ansteigt, so dass wir uns entgegen der Steigung bewegen können. Wer die Regeln der Ableitung im Kopf hat, weiß, dass die Ableitung der Formel leichter wird, wenn wir sie vorher auf halbe Werte runterskalieren. Da die Proportionen dabei erhalten bleiben und uns quadrierte Fehlerwerte unserem menschlichen Verstand sowieso nicht so viel sagen (unser Gehirn denkt nunmal nicht exponential), stört das nicht:

$MSE = \frac{\frac{1}{2} \cdot \sum(\^y_i - y_i)^2}{n}$

$MSE = \frac{\frac{1}{2} \cdot \sum(w^T \cdot x_i - y_i)^2}{n}$

Wenn die Mathematik der partiellen Ableitung (Ableitung einer Funktion nach jedem Gradienten) abhanden gekommen ist, bitte nochmal folgende Regeln nachschlagen, um die nachfolgende Ableitung verstehen zu können:

Allgemeine partielle Ableitung
Kettenregel

Ableitung der MSD-Funktion nach dem einen Gewicht $w$ bzw. partiell nach jedem vorhandenen $w_j$ :

$\frac{\partial}{\partial w_j}MSE = \frac{\partial}{\partial w} \frac{1}{2} \cdot \sum(\^y - y_i)^2$

$\frac{\partial}{\partial w_j}MSE = \frac{\partial}{\partial w} \frac{1}{2} \cdot \sum(w^T \cdot x_i - y_i)^2$

$\frac{\partial}{\partial w_j}MSE = \frac{2}{n} \cdot \sum(w^T \cdot x_i - y_i) \cdot x_{ij}$

Woher wir das $x_{ij}$ am Ende her haben? Das ergibt sie aus der Kettenregel: Die äußere Funktion wurde abgeleitet, so wurde aus $\frac{1}{2} \cdot \sum(w^T \cdot x_i - y_i)^2$ dann $\frac{2}{n} \cdot \sum(w^T \cdot x_i - y_i)$ . Jedoch muss im Sinne eben dieser Kettenregel auch die innere Funktion abgeleitet werden. Da wir nach $w_j$ ableiten, bleibt nur $x_ij$ erhalten.

Damit können wir arbeiten! So kompliziert ist die Formel nun auch wieder nicht: $\frac{2}{n} \cdot \sum(w^T \cdot x_i - y_i) \cdot x_{ij}$

Mit dieser Formel können wir unsere Gewichte an den Fehler anpassen: ( $f\nabla$ ist der Gradient der Funktion!)

$w_j = w_j - \nabla MSE(w_j)$

Initialisieren der Gewichtungen

Die Gewichtungen $\alpha$ und $\beta$ müssen anfänglich mit Werten initialisiert werden. In der Regression bietet es sich an, die Gewichte anfänglich mit $0.00$ zu initialisieren.

Bei vielen neuronalen Netzen, mit nicht-linearen Aktivierungsfunktionen, ist das jedoch eher ungünstig und zufällige Werte sind initial besser. Gut erprobt sind normal-verteilte Zufallswerte.

Lernrate

Nur eine Kleinigkeit haben wir bisher vergessen: Wir brauchen einen Faktor, mit dem wir anpassen. Hier wäre der Faktor 1. Das ist in der Regel viel zu groß. Dieser Faktor wird geläufig als Lernrate (Learning Rate) $\eta$ (eta) bezeichnet:

$w_j = w_j - \eta \cdot \nabla MSE(w_j)$

Die Lernrate $\eta$ ist ein Knackpunkt und der erste Parameter des Lernalgorithmus, den es anzupassen gilt, wenn das Training nicht konvergiert.

Die Lernrate $\eta$ darf nicht zu groß klein gewählt werden, da das Training sonst zu viele Epochen benötigt. Ungeduldige erhöhen die Lernrate möglicherweise aber so sehr, dass der Lernalgorithmus im Minimum der Fehlerfunktion vorbeiläuft und diesen stets überspringt. Hier würde der Algorithmus also sozusagen konvergieren, weil nicht mehr besser werden, aber das resultierende Modell wäre weit vom Optimum entfernt.

Beginnen wir mit der Implementierung als Python-Klasse:

class LinearRegressionGD(object):
    
    def __init__(self, eta = 0.0001, n_iter = 50):
        
        self.eta = eta                  # Lernrate
        self.n_iter = n_iter            # Epochen
        
    def fit(self, X, y):
        
        self.w_ = np.zeros(1 + X.shape[1]) # <- 1 für den Bias + alle weiteren Columns für die Steigungen
                                           # In diesem Beispiel self.w_ = [0.0, 0.] = [Alpha, Beta]
                                           # Dabei initialisieren wir Alpha und Beta mit 0.00-Werten
        
        self.cost_ = []                    # Cost Function (der Verlauf der Loss Function MSE)
        
        for i in range(self.n_iter):       # Für jede Epoche...
            
            output = self.predict(X)       # Die Funktion x * Beta + Alpha ausrechnen  
                                           # Batch-Verfahren, denn wir trainieren jede Epoche mit allen X-Werten

            errors = y.flatten() - output  # y_predicted - y_real

            mse = ((errors ** 2).sum() / 2.0) / len(X)  # Loss Function MSE
            
            self.cost_.append(mse)                      # Loss Function wird Teil der Cost Function
            
            self.w_[1:] += self.eta * X.T.dot(errors)   # Anpassen des Gewichts Beta (und falls es sie gäbe: aller weiteren Gewichte)
            self.w_[0] += self.eta * errors.sum()      # Anpassen des Gewichts Alpha
            
            
            #print(output)
            #print(errors)
            #print("Beta  -> ", self.w_[1:])
            #print("Alpha -> ", self.w_[0])                   
            
        return self
        
    def predict(self, X):
        return np.dot(X, self.w_[1:]) + self.w_[0]      # y = x * Beta + Alpha

Die Klasse sollte so funktionieren, bevor wir sie verwenden, sollten wir die Input-Werte standardisieren:

x_std = (X - X.mean()) / X.std()
y_std = (y - y.mean()) / y.std()

Bei diesem Beispiel mit künstlich erzeugten Werten ist das Standardisieren bzw. das Fehlen des Standardisierens zwar nicht kritisch, aber man sollte es sich zur Gewohnheit machen. Testweise es einfach mal weglassen 🙂

Kommen wir nun zum Einsatz der Klasse, die die Regression via Gradientenabstieg absolvieren soll:

lrGD = LinearRegressionGD()  # Instanziieren
lrGD.fit(x_std, y_std)       # Trainieren (das ".fit()" entspricht dem Wording von scikit-learn, ".train()" wäre mir sonst lieber :-)

Was tut diese Instanz der Klasse LinearRegressionGD nun eigentlich?

Bildlich gesprochen, legt sie eine Gerade auf den Boden des Koordinatensystems, denn die Gewichtungen werden mit 0.00 initialisiert, $y$ ist also gleich 0.00, egal welche Werte in $x$ enthalten sind. Der Fehler ist dann aber sehr groß (sollte maximal sein, im Vergleich zu zukünftigen Epochen). Die Gewichte werden also angepasst, die Gerade somit besser in die Punktwolke platziert. Mit jeder Epoche wird die Gerade erneut in die Punktwolke gelegt, der Gesamtfehler (über alle $x$ , da wir es hier mit dem Batch-Verfahren zutun haben) berechnet, die Werte angepasst… bis die vorgegebene Zahl an Epochen abgelaufen ist.

Schauen wir uns das Ergebnis des Trainings an:

plt.figure(figsize = (15, 15))
plt.plot(x_std, y_std, "b.")                                # Scatter, wie zuvor!
plt.plot(x_std, lrGD.predict(x_std), "r-", linewidth = 5)   # Regressionsgerade als Linie
plt.show()

Die Linie sieht passend aus, oder? Da wir hier nicht zu sehr in die Theorie der Regressionsanalyse abdriften möchten, lassen wir das testen und prüfen der Akkuratesse mal aus, hier möchte ich auf meinen Artikel Regressionsanalyse in Python mit Scikit-Learn verweisen.

Prüfen sollten wir hingegen mal, wie schnell der Lernalgorithmus mit der vorgegebenen Lernrate $eta$ konvergiert:

plt.figure(figsize = (15, 15))
plt.plot(range(1, lrGD.n_iter + 1), lrGD.cost_)
plt.xlabel('Epochen')
plt.ylabel('Summe quadrierter Abweichungen')
plt.show()

Hier die Verlaufskurve der Cost Function:

Die Kurve zeigt uns, dass spätestens nach 40 Epochen kaum noch Verbesserung (im Sinne der Gesamtfehler-Minimierung) erreicht wird.

Wichtige Hinweise

Natürlich war das nun nur ein erster kleiner Einstieg und wer es verstanden hat, hat viel gewonnen. Denn erst dann kann man sich vorstellen, wie ein einzelnen Neuron eines künstlichen neuronalen Netzes grundsätzlich trainiert werden kann.

Folgendes sollte noch beachtet werden:

Lernrate $\eta$ :
Die Lernrate ist ein wichtiger Parameter. Wer das Programmier-Beispiel bei sich zum Laufen gebracht hat, einfach mal die Lernrate auf Werte zwischen 10.00 und 0.00000001 setzen, schauen was passiert 🙂
Globale Minima vs lokale Minima:
Diese lineare zwei-dimensionale Regression ist ziemlich einfach. Neuronale Netze sind hingegen komplexer und haben nicht einfach nur eine simple konvexe Fehlerfunktion. Hier gibt es mehrere Hügel und Täler in der Fehlerfunktion und die Gefahr ist groß, in einem lokalen, nicht aber in einem globalen Minimum zu landen.
Stochastisches Gradientenverfahren:
Wir haben hier das sogenannte Batch-Verfahren verwendet. Dieses ist grundsätzlich besser als die stochastische Methode. Denn beim Batch verwenden wir den gesamten Stapel an $x$ -Werten für die Fehlerbestimmung. Allerdings ist dies bei großen Daten zu rechen- und speicherintensiv. Dann werden kleinere Unter-Stapel (Sub-Batches) zufällig aus den $x$ -Werten ausgewählt, der Fehler daraus bestimmt (was nicht ganz so akkurat ist, wie als würden wir den Fehler über alle $x$ berechnen) und der Gradient bestimmt. Dies ist schon Rechen- und Speicherkapazität, erfordert aber meistens mehr Epochen.

Buchempfehlung

Die folgenden zwei Bücher haben mir bei der Erstellung dieses Beispiels geholfen und kann ich als hilfreiche und deutlich weiterführende Lektüre empfehlen:


Machine Learning mit Python und Scikit-Learn und TensorFlow: Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning (mitp Professional)	Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems

Künstliche Intelligenz und Vorurteil

December 27, 2018/in Artificial Intelligence, Main Category/by David Schönleber

Kaum ein anderes technologisches Thema heutzutage wird hinsichtlich gesellschaftlicher Auswirkungen so kontrovers diskutiert wie das der Künstlichen Intelligenz (KI). Während das Wörtchen „KI“ bei den einen Zukunftsvisionen hervorruft, in welchen technologischer Fortschritt menschliche Probleme wie Hunger, Krankheit und Klimawandel reduziert hat, zeichnen andere düstere Bilder von Orwell‘schen Überwachungsstaaten und technologischen Apokalypsen.

Starke, schwache KI

Es ist die Unschärfe des Begriffes „KI“, welcher eine derart große Bandbreite an Zukunftsszenarien ermöglicht. Für diejenigen, welche sich an solch spekulativen Debatten beteiligen, beutet KI „starke KI“ – eine künstliche Intelligenz, deren intellektuellen Fähigkeiten die eines Menschen erreichen oder gar übertreffen. Und so spannend die Diskussion über starke KI auch ist – sie ist reine Spekulation. Heute existierende KI ist weit, sehr weit von starker KI entfernt. Worüber wir heutzutage verfügen ist die sogenannte „schwache KI“ – Algorithmen, die spezifische Anwendungsprobleme (z.B. Bilderkennung, Spracherkennung, Übersetzung, Go spielen) lösen können. Und das mitunter sehr viel besser als Menschen.

Wo heutzutage „KI“ draufsteht, sind innen überwiegend Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens (allen voran Deep Learning) am Werk. Diese Algorithmen können selbständig die Vorgehensweise erlernen, die zum Beispiel nötig ist, um einen gegebenen Input (z.B. ein Bild) auf einen gegebenen Output (z.B. eine Kategorie, welche den Bildinhalt beschreibt) abzubilden. Aber selbst diese „schwache KI“ birgt beträchtliches Potential – denken wir an mögliche Verbesserungen z.B. im Bereich der Medizin, Logistik, Verkehrssicherheit oder Energie- und Ressourcennutzung! Angesichts der Chancen, heutige Prozesse und Anwendungen zu verbessern, haben wir allen Grund, dem Einsatz von KI aufgeschlossen gegenüber zu stehen. Vorausgesetzt natürlich, dass KI verantwortungsvoll, „ethisch“ und sicher eingesetzt wird.

KI auf Abwegen

Ethische Herausforderungen von KI ergeben sich dabei zum einen durch die Zielsetzung. Wie ein Hammer für den Nagel an der Wand oder für den Hinterkopf eines Gegners verwendet werden kann, kann auch KI für böse Ziele missbraucht werden. Nur, dass KI im Zweifel deutlich größeren Schaden anrichten kann als ein einfacher Hammer. Und so sollten wir angesichts der Risiken dringend international diskutieren, wie wir uns hinsichtlich militärischer Anwendungen von KI verhalten wollen.

Zum anderen dringen besonders aus den USA, in denen KI Algorithmen schon heute in deutlich größerem Ausmaß eingesetzt werden als in Deutschland, immer wieder beunruhigende Nachrichten über voreingenommene KI Algorithmen. Zum ersten fand eine Studie kürzlich heraus, dass kommerziell erhältliche Gesichtserkennungsalgorithmen für Frauen bzw. dunkelhäutige Menschen schlechter funktionieren als für Männer bzw. hellhäutige Menschen. Mit der unschönen Konsequenz, dass es z.B. bei einem Abgleich mit Verbrecherfotos bei Menschen mit dunkler Hautfarbe deutlich häufiger zu falschen Übereinstimmungen kommen kann als bei Menschen heller Hautfarbe. Zum zweiten wurde vor kurzem bekannt, dass eine experimentell von einem großen Technologiekonzern zur Bewertung von Bewerbungen verwendete KI von Frauen stammende Bewerbungen systematisch schlechter bewertete als von Männern stammende Bewerbungen.

Wie KI zu Vorurteilen kommt

Um die Ursachen für vorurteilsbehaftete KI besser zu verstehen, lohnt es sich, einen Blick hinter die Kulissen zu werfen. Denn wie jede Technologie existiert auch KI nicht im luftleeren Raum. Dies lässt sich leicht anhand der Faktoren verdeutlichen, welche zum Erfolg heutiger KI beigetragen haben: bessere Hardware, cleverere Algorithmen und größere Datenmengen. Und gerade diese Daten sind es, durch welche Vorurteile in KI Einzug halten können.

Die Vorstellung von „neutralen Daten“ ist nämlich eine Wunschvorstellung. Im besten Fall spiegeln Daten die Welt wider, in der wir leben. Eine Welt zum Beispiel, in der in Technologiekonzernen typischerweise deutlich mehr Männer beschäftigt sind als Frauen – was eine auf dem Personalbestand eines Technologiekonzerns trainierte KI dazu veranlassen kann, zu „schlussfolgern“, dass männliche Bewerber im Auswahlverfahren zu bevorzugen sind. Oder eine Welt, in der Länder bzw. gesellschaftliche Schichten innerhalb eines Landes unterschiedlichen Zugang zu modernen Technologien oder auch Bildung haben. Eine Ungleichheit, die sich als Dominanz westlicher Industrienationen in der geografischen Zusammensetzung von zum Training von KI-Algorithmen verwendeter Datensätze auswirken kann. Eine Dominanz, die wiederum zur Folge haben kann, dass derart trainierte KI-Algorithmen besonders gut für Menschen aus westlichen Industrienationen funktionieren. Ganz zu schweigen von der Voreingenommenheit der menschlichen Wahrnehmung, welche die Zusammensetzung von Daten beeinflusst – denken wir an das begrenzte Spektrum der Bilder, welche uns zuerst zu dem Begriff „Genie“ in den Sinn kommen.

Aber nicht nur die verwendeten Trainingsdaten, sondern auch bei der Entwicklung von KI getroffenen Design-Entscheidungen können negative Auswirkungen haben. Wenn bei einem nicht perfekt funktionierenden Bilderkennungsalgorithmus potentiell abwertende Kategorien zur Klassifikation zur Verfügung stehen, kann dies dazu führen, dass – wie in der Vergangenheit geschehen – dunkelhäutige Menschen als Gorillas klassifiziert werden. Wenn bei der Evaluation eines z.B. für die Gesichtserkennung eingesetzten KI-Algorithmus nur die Genauigkeit über alle Bevölkerungsgruppen hinweg berücksichtigt wird, können Ungleichheiten in der Genauigkeit nicht entdeckt werden, was zu Problemen bei der Anwendung führen kann. Denn Nutzer von KI-Algorithmen vermuten zumeist, dass die Algorithmen für alle denkbaren Anwendungszwecke geeignet sind.

Werte statt Wegsehen

Entgegen der verbreiteten Auffassung sind KI Algorithmen also nicht notwendigerweise vorurteilsfrei – sie können menschliche Voreingenommenheit bzw. gesellschaftliche Ungleichheit widerspiegeln. Da Algorithmen anders und in anderem Maß als Menschen eingesetzt werden, kann das bei blauäugiger Verwendung dazu führen, dass bestehende Ungleichheiten nicht nur bestärkt, sondern sogar vergrößert werden. Richtig angewendet können Algorithmen jedoch helfen, implizite und explizite Vorurteile menschlicher Entscheider zu mindern. Denn wie wir durch viele Studien wissen, ist die Liste der kognitiven Verzerrungen, die wir Menschen aufweisen, lang.

Es ist für den verantwortlichen Einsatz von KI in einem sensiblen Kontext somit essenziell, zu wissen, welche „ethischen“ Kriterien KI für den konkreten Anwendungsfall erfüllen muss. So kann sichergestellt werden, dass die KI den Anforderungen entspricht, bevor sie angewendet wird – oder aber, dass sie solange nicht angewendet wird, wie sie den Anforderungen nicht entspricht. Und mittels Transparenz, Überwachung und Feedback-Möglichkeiten lässt sich vermeiden, dass ein selbst-verbessernder KI-Algorithmus im Laufe der Zeit das ihm gesteckte Ziel verfehlt.

Für viele Anwendungsfälle sind derartige ethische Fragen jedoch vernachlässigbar, denken wir zum Beispiel an die Vorhersage von Maschinenausfällen oder die Extraktion strukturierter Daten aus unstrukturierten Dokumenten. Aber es ist nichtsdestotrotz gut und wichtig, Ethik und KI zusammen zu denken. Denn dies ermöglicht es uns, sicherzustellen, dass wir KI auf die bestmögliche Weise einsetzen. Denn das enorme Potential von KI gibt uns die Chance, den Status quo nachhaltig positiv zu verändern – technologisch wie ethisch.

Cloudera beschleunigt die KI-Industrialisierung mit Cloud nativer Machine-Learning-Plattform

December 6, 2018/in Sponsoring Partner Posts, Tool Introduction/by cloudera

Neues Cloudera-Angebot vereinfacht Machine-Learning-Workflows mit einer einheitlichen Erfahrung für Data Engineering und Data Science auf Kubernetes.

München, Palo Alto (Kalifornien), 5. Dezember 2018 – Cloudera, Inc. (NYSE: CLDR) hat eine Vorschau auf eine neue, Cloud-basierte Machine-Learning-Plattform der nächsten Generation auf Basis von Kubernetes veröffentlicht. Das kommende Cloudera Machine Learning erweitert das Angebot von Cloudera für Self-Service Data Science im Unternehmen. Es bietet eine schnelle Bereitstellung und automatische Skalierung sowie eine containerisierte, verteilte Verarbeitung auf heterogenen Rechnern. Cloudera Machine Learning gewährleistet auch einen sicheren Datenzugriff mit einem einheitlichen Erlebnis in lokalen, Public-Cloud- und hybriden Umgebungen.

Im Gegensatz zu Data-Science-Tools, die nur Teile des Machine-Learning-Workflows adressieren oder nur für die Public Cloud verfügbar sind, kombiniert Cloudera Machine Learning Data Engineering und Data Science, auf beliebigen Daten und überall. Darüber hinaus werden Datensilos aufgelöst, um den kompletten Machine-Learning-Workflow zu vereinfachen und zu beschleunigen. Unternehmen können ab sofort hier Zugang zu einer Vorabversion von Cloudera Machine Learning anfragen.

Container und das Kubernetes-Ökosystem ermöglichen die Agilität der Cloud in verschiedenen Umgebungen mit einer konsistenten Erfahrung und ermöglichen die Bereitstellung skalierbarer Services für die IT in hybriden und Multi-Cloud-Implementierungen. Gleichzeitig sind Unternehmen bestrebt, komplette Machine-Learning-Workflows zu operationalisieren und zu skalieren. Mit Cloudera Machine Learning können Unternehmen Machine Learning von der Forschung bis zur Produktion beschleunigen. Benutzer sind in der Lage, Umgebungen einfach bereitzustellen und Ressourcen zu skalieren und müssen so weniger Zeit für die Infrastruktur und können mehr Zeit für Innovationen aufwenden.

Zu den Fähigkeiten gehören:

Nahtlose Portierbarkeit über Private Cloud, Public Cloud und Hybrid Cloud auf Basis von Kubernetes.
Schnelle Cloud-Bereitstellung und automatische Skalierung.
Skalierbares Data Engineering und Machine Learning mit nahtloser Abhängigkeitsverwaltung durch containerisiertes Python, R und Spark-on-Kubernetes.
Hochgeschwindigkeits-Deep-Learning mit verteiltem GPU-Scheduling und Training.
Sicherer Datenzugriff über HDFS, Cloud Object Stores und externe Datenbanken hinweg.

„Teams produktiver zu machen, ist entscheidend für die Skalierung von Machine Learning im Unternehmen. Modelle konsistent über eine hochskalierbare, transparente Infrastruktur zu erstellen und einzusetzen und dabei überall auf Daten zuzugreifen, erfordert aber eine neuartige Plattform”, sagt Hilary Mason, General Manager, Machine Learning bei Cloudera. „Cloudera Machine Learning vereint die kritischen Funktionen von Data Engineering, kollaborativer Exploration, Modelltraining und -bereitstellung in einer Cloud-basierten Plattform, die dort läuft, wo Sie sie benötigen – mit den integrierten Sicherheits-, Governance- und Managementfunktionen, die unsere Kunden nachfragen.”

„Bei Akamai haben wir ausgereifte Web-Sicherheitssysteme auf der Grundlage einer umfassenden Datenanalyse und -verarbeitung aufgebaut. Dabei ist uns bewusst geworden, dass Geschwindigkeit und Skalierbarkeit entscheidend für die Erkennung von Anomalien im Internet sind”, sagt Oren Marmor, DevOps Manager, Web Security bei Akamai. „Die Agilität, die Docker und Kubernetes Apache Spark verleihen, ist für uns ein wichtiger Baustein, sowohl für Data Science als auch für Data Engineering. Wir freuen uns sehr über die Einführung der kommenden Cloudera Machine Learning Plattform. Die Möglichkeit, mit der Plattform das Abhängigkeitsmanagement von Betriebssystemen und Bibliotheken zu vereinfachen, ist eine vielversprechende Entwicklung.”

Matt Brandwein, Senior Director of Products bei Cloudera, erläutert im Video, wie die neue Cloudera Plattform Teams in die Lage versetzt, Machine Learning im Unternehmen zu entwickeln und einzusetzen.

Mit Cloudera Machine Learning sowie der Forschung und fachkundigen Beratung durch die Cloudera Fast Forward Labs bietet Cloudera einen umfassenden Ansatz zur Beschleunigung der Industrialisierung von KI.

Um Kunden dabei zu unterstützen, KI überall zu nutzen, hat das Applied Research Team von Cloudera kürzlich Federated Learning eingeführt, um Machine-Learning-Modelle von der Cloud bis zum Edge einzusetzen, gleichzeitig den Datenschutz zu gewährleisten und den Aufwand für die Netzwerkkommunikation zu reduzieren. Der Bericht bietet eine detaillierte, technische Erläuterung des Ansatzes sowie praktische technische Empfehlungen, die sich mit Anwendungsfällen in den Bereichen Mobilfunk, Gesundheitswesen und Fertigung befassen, einschließlich IoT-gesteuerter Predictive Maintenance.

„Federated Learning beseitigt Hindernisse für die Anwendung von Machine Learning in stark regulierten und wettbewerbsorientierten Branchen. Wir freuen uns sehr, unseren Kunden helfen zu können, damit Starthilfe für die Industrialisierung der KI zu erhalten”, so Mike Lee Williams, Forschungsingenieur bei Cloudera Fast Forward Labs.

Mike Lee Williams, Research Engineer bei den Cloudera Fast Forward Labs, erklärt im Video, wie Machine-Learning-Systeme mit Hilfe von Federated Learning ohne direkten Zugriff auf Trainingsdaten aufgebaut werden können.

Über Cloudera

Bei Cloudera glauben wir, dass Daten morgen Dinge ermöglichen werden, die heute noch unmöglich sind. Wir versetzen Menschen in die Lage, komplexe Daten in klare, umsetzbare Erkenntnisse zu transformieren. Wir sind die moderne Plattform für Machine Learning und Analysen, optimiert für die Cloud. Die größten Unternehmen der Welt vertrauen Cloudera bei der Lösung ihrer herausforderndsten, geschäftlichen Probleme. Weitere Informationen finden Sie unter de.cloudera.com/.

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.

Kiano – visuelle Exploration mit Deep Learning

September 27, 2018/in Artificial Intelligence, Big Data, Data Science, Deep Learning, Insights, Machine Learning, Main Category, Predictive Analytics, Use Case, Visualization/by htwberlin

Kiano – eine iOS-App zur visuellen Exploration und Suche der eigenen Fotos.

Menschen haben kein Problem, komplexe Bilder zu verstehen, es fällt ihnen aber schwer, gezielt Bilder in großen Bildersammlungen (wieder) zu finden. Da die Anzahl von Bildern, insbesondere auch auf Smartphones zusehends zunimmt – mehrere tausend Bilder pro Gerät sind keine Seltenheit, wird die Suche nach bestimmten Bildern immer schwieriger. Ist bei einem gesuchten Foto dessen Aufnahmedatum unbekannt, so kann es sehr lange dauern, bis es gefunden ist. Werden dem Nutzer zu viele Bilder auf einmal präsentiert, so geht der Überblick schnell verloren. Aus diesem Grund besteht eine typische Bildsuche heutzutage meist im endlosen Scrollen über viele Bildschirmseiten mit langen Bilderlisten.

Dieser Artikel stellt das Prinzip und die Funktionsweise der neuen iOS-App “Kiano” vor, die es Nutzern ermöglicht, alle ihre Bilder explorativ mittels visuellem Browsen zu erkunden. Der Name “Kiano” steht hierbei für “Keep Images Arranged & Neatly Organized”. Mit der App ist es außerdem möglich, zu einem Beispielbild gezielt nach ähnlichen Fotos auf dem Gerät zu suchen.

Um Bilder visuell durchsuch- und sortierbar zu machen, werden sogenannte Merkmalsvektoren bzw. Featurevektoren verwendet, die Aussehen und Inhalt von Bildern kompakt repräsentieren können. Zu einem Bild lassen sich ähnliche Bilder finden, indem die Bilder bestimmt werden, deren Featurevektoren eine geringe Distanz zum Featurevektor des Suchbildes haben.

Werden Bilder zweidimensional so angeordnet, dass die Featurevektoren benachbarter Bilder sehr ähnlich sind, so erhält man eine visuell sortierte Bilderlandkarte. Bei einer visuell sortierten Anordnung der Bilder fällt es Menschen deutlich leichter, mehr Bilder gleichzeitig zu erfassen, als dies im unsortierten Fall möglich wäre. Durch die graduelle Veränderung der Bildinhalte wird es möglich, über diese Karte visuell zu navigieren.

Generierung von Featurevektoren zur Bildbeschreibung

Convolutional Neural Networks (CNNs) sind nicht nur in der Lage, Bilder mit hoher Genauigkeit zu klassifizieren, d.h. zu erkennen, welches Objekt – entsprechend einer Menge von gelernten Objektkategorien auf einem Bild zu sehen ist, die Aktivierungen der Netzwerkschichten lassen sich auch als universelle Featurevektoren zur Bildbeschreibung nutzen. Während die vorderen Netzwerkschichten von CNNs einfache visuelle Bildmerkmale wie Farben und einfache Muster detektieren, repräsentieren die Ausgangsschichten des Netzwerks die semantischen Informationen bezüglich der gelernten Objektkategorien. Die Zwischenschichten des Netzwerks sind weniger von den Objektkategorien abhängig und können somit als generelle abstrakte Repräsentationen des Inhalts der Bilder angesehen werden. Hierbei ist es möglich, bereits fertig trainierte Klassifikationsnetzwerke für die Featureextraktion wiederzuverwenden. In der Visual Computing Gruppe der HTW Berlin wurden umfangreiche Evaluierungen durchgeführt, um zu bestimmen, welche Netzwerkschichten von welchen CNNs mit welchen zusätzlichen Transformationen zu verwenden sind, um aus Netzwerkaktivierungen Feature-Vektoren zu erzeugen, die sehr gut für die Suche nach beliebigen Bildern geeignet sind.

Beste Ergebnisse hinsichtlich der Suchgenauigkeit (der Mean Average Precision) wurden mit einem Deep Residual Learning Network (ResNet-200) erzielt. Die 2048 Aktivierungen vor dem vollvernetzten letzten Layer werden als initiale Featurevektoren verwendet, wobei sich die Suchgenauigkeit durch eine L1-Normierung, gefolgt von einer PCA-Transformation (Principal Component Analysis) sogar noch verbessern lässt. Hierdurch ist es möglich, die Featurevektoren auf eine Größe von nur 64 Bytes zu reduzieren. Leider ist die rechnerische Komplexität der Bestimmung dieser hochwertigen Featurevektoren zu groß, um sie auf mobilen Geräten verwenden zu können. Eine gute Alternative stellen die Mobilenets dar, die sich durch eine erheblich reduzierte Komplexität auszeichnen. Als Kompromiss zwischen Klassifikationsgenauigkeit und Komplexität wurde für die Kiano-App das Mobilenet_v2_0.5_128 verwendet. Die mit diesem Netzwerk bestimmten Featurevektoren wurden ebenfalls auf eine Größe von 64 Bytes reduziert.

Die aus CNNs erzeugten Featurevektoren sind gut für die Suche nach Bildern mit ähnlichem Inhalt geeignet. Für die Suche nach Bilder, mit ähnlichen visuellen Eigenschaften (z.B. die auftretenden Farben oder deren örtlichen Verteilung) sind diese Featurevektoren nur bedingt geeignet. Hierfür eignen sich klassische sogenannte “Low-Level”-Featurevektoren besser. Da für eine ansprechende und leicht erfassbare Bildsortierung auch eine Übereinstimmung dieser visuellen Bildattribute wichtig ist, kommt bei Kiano ein weiterer Featurevektor zum Einsatz, mit dem sich diese “primitiven” visuellen Bildattribute beschreiben lassen. Dieser Featurevektor hat eine Größe von 50 Bytes. Bei Kiano kann der Nutzer in den Einstellungen wählen, ob bei der visuellen Sortierung und Bildsuche größerer Wert auf den Bildinhalt oder die visuelle Erscheinung eines Bildes gelegt werden soll.

Visuelle Bildsortierung

Werden Bilder entsprechend ihrer Ähnlichkeiten sortiert angeordnet, so können mehrere hundert Bilder gleichzeitig wahrgenommen bzw. erfasst werden. Dies hilft, Regionen interessanter Bildern leichter zu erkennen und gesuchte Bilder schneller zu entdecken. Die Möglichkeit, viele Bilder gleichzeitig präsentieren zu können, ist neben Bildverwaltungssystemen besonders auch für E-Commerce-Anwendungen interessant.

Herkömmliche Dimensionsreduktionsverfahren, die hochdimensionale Featurevektoren auf zwei Dimensionen projizieren, sind für die Bildsortierung ungeeignet, da sie die Bilder so anordnen, dass Lücken und Bildüberlappungen entstehen. Sollen Bilder sortiert auf einem dichten regelmäßigen 2D-Raster angeordnet werden, kommen als Verfahren nur selbstorganisierende Karten oder selbstsortierende Karten in Frage.

Eine selbstorganisierende Karte (Self Organizing Map / SOM) ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das durch unbeaufsichtigtes Lernen trainiert wird, um eine niedrigdimensionale, diskrete Darstellung der Daten des Eingangsraums als sogenannte Karte (Map) zu erzeugen. Im Gegensatz zu anderen künstlichen neuronalen Netzen, werden SOMs nicht durch Fehlerkorrektur, sondern durch ein Wettbewerbsverfahren trainiert, wobei eine Nachbarschaftsfunktion verwendet wird, um die lokalen Ähnlichkeiten der Eingangsdaten zu bewahren.

Eine selbstorganisierende Karte besteht aus Knoten, denen einerseits ein Gewichtsvektor der gleichen Dimensionalität wie die Eingangsdaten und anderseits eine Position auf der 2D-Karte zugeordnet sind. Die SOM-Knoten sind als zweidimensionales Rechteckgitter angeordnet. Das vom der SOM erzeugte Mapping ist diskret, da jeder Eingangsvektor einem bestimmten Knoten zugeordnet wird. Zu Beginn werden die Gewichtsvektoren aller Knoten mit Zufallswerten initialisiert. Wird ein hochdimensionaler Eingangsvektor in das Netz eingespeist, so wird dessen euklidischer Abstand zu allen Gewichtsvektoren berechnet. Der Knoten, dessen Gewichtsvektor dem Eingangsvektor am ähnlichsten ist, wird als Best Matching Unit (BMU) bezeichnet. Die Gewichte des BMU und seiner auf der Karte örtlich benachbarten Knoten werden an den Eingangsvektor angepasst. Dieser Vorgang wird iterativ wiederholt. Das Ausmaß dieser Anpassung nimmt im Laufe der Iterationen und der örtlichen Entfernung zum BMU-Knoten ab.

Um SOMs an die Bildsortierung anzupassen, sind zwei Modifikationen notwendig. Jeder Knoten darf nicht von mehr als einem Featurevektor (der ein Bild repräsentiert) ausgewählt werden. Eine Mehrfachauswahl würde zu einer Überlappung der Bilder führen. Aus diesem Grund muss die Anzahl der SOM-Knoten mindestens so groß wie die Anzahl der Bilder sein. Eine sinnvolle Erweiterung einer SOM verwendet ein Gitter, bei dem gegenüberliegende Kanten verbunden sind. Werden diese Torus-förmigen Karten für große SOMs verwendet, kann der Eindruck einer endlosen Karte erzeugt werden, wie es in Kiano umgesetzt ist. Ein Problem der SOMs ist ihre hohe rechnerische Komplexität, die quadratisch mit der Anzahl der zu sortierenden Bilder wächst, wodurch die maximale Anzahl an zu sortierenden Bildern beschränkt wird. Eine Lösung stellt eine selbstsortierende Karte (Self Sorting Map / SSM) dar, deren Komplexität nur n log(n) beträgt.

Selbstsortierende Karten beginnen mit einer zufälligen Positionierung der Bilder auf der Karte. Diese Karte wird dann in 4×4-Blöcke aufgeteilt und für jeden Block wird der Mittelwert der zugehörigen Featurevektoren bestimmt. Als nächstes werden aus 2×2 benachbarten Blöcken jeweils vier korrespondierende Bild-Featurevektoren untersucht und ihre zugehörigen Bilder gegebenenfalls getauscht. Aus den 4! = 24 Anordnungsmöglichkeiten wird diejenige gewählt, die die Summe der quadrierten Differenzen zwischen den jeweiligen Featurevektoren und den Featuremittelwerten der Blöcke minimiert. Nach mehreren Iterationen wird jeder Block in vier kleinere Blöcke halber Breite und Höhe aufgeteilt und wiederum in der beschriebenen Weise überprüft, wie die Bildpositionen dieser kleineren Blöcke getauscht werden sollten. Dieser Vorgang wird solange wiederholt, bis die Blockgröße auf 1×1 Bild reduziert ist.

In der Visual-Computing Gruppe der HTW Berlin wurde untersucht, wie die Sortierqualität des SSM-Algorithmus verbessert werden kann. Anstatt die Mittelwerte der Featurevektoren als konstanten Durchschnittsvektor für den gesamten Block zu berechnen, verwenden wir gleitende Tiefpassfilter, die sich effizient mittels Integralbildern berechnen lassen. Hierdurch entstehen weichere Übergänge auf der sortierten Bilderkarte. Weiterhin wird die Blockgröße nicht für mehrere Iterationen konstant gehalten, sondern kontinuierlich zusammen mit dem Radius des Filterkernels reduziert. Durch die Verwendung von optimierten Algorithmen von “Linear Assignment” Algorithmen wird es weiterhin möglich, den optimalen Positionstausch nicht nur für jeweils vier Featurevektoren bzw. Bildern sondern für eine deutlich größere Anzahl zu überprüfen. All diese Maßnahmen führen zu einer deutlich verbesserten Sortierungsqualität bei gleicher Komplexität.

Effiziente Umsetzung für iOS

Wie so oft, liegen die softwaretechnischen Herausforderungen an ganz anderen Stellen, als man zunächst vermutet. Für eine effiziente Implementierung der zuvor beschriebenen Algorithmen, insbesondere der SSM, stellte es sich heraus, dass die Programmiersprache Swift, in der iOS Apps normaler Weise entwickelt werden, erheblich mehr Rechenzeit benötigt, als eine Umsetzung in der Sprache C. Im Zuge der stetigen Weiterentwicklung von Swift und dessen Compiler mag sich die Lücke zu C zwar immer weiter schließen, zum Zeitpunkt der Umsetzung war die Implementierung in C aber um einen Faktor vier schneller als in Swift. Hierbei liegt die Vermutung nahe, dass der Zugriff auf und das Umsortieren von Featurevektoren als native C-Arrays deutlich effektiver passiert, als bei der Verwendung von Swift-Arrays. Da Swift-Arrays Value-Type sind, kommt es in Swift vermutlich zu unnötigen Kopieroperationen der Fließkommazahlen in den einzelnen Featurevektoren.

Die Berechnung des Mobilenet-Anteils der Featurevektoren konnte sehr komfortabel mit Apples CoreML Machine Learning Framework umgesetzt werden. Hierbei ist zu beachten, dass es sich wie oben beschrieben, nicht um eine Klassifikation handelt, sondern um das Abgreifen der Aktivierungen einer tieferen Schicht. Für Klassifikationen findet man praktisch sofort nutzbare Beispiele, für den Zugriff auf die Aktivierungen waren jedoch Anpassungen notwendig, die bei der Portierung eines vortrainierten Mobilenet nach CoreML vorgenommen wurden. Das stellte sich als erheblich einfacher heraus, als der Versuch, auf die tieferen Schichten eines Klassifizierungsnetzes in CoreML zuzugreifen.

Für die Verwaltung der Bilder, ihrer Featurevektoren und ihrer Position in der sortieren Karte wird in Kiano eine eigene Datenstruktur verwendet, die es zu persistieren gilt. Es ist dem Nutzer ja nicht zuzumuten, bei jedem Start der App auf die Berechnung aller Featurevektoren zu warten. Die Strategie ist es hierbei, bereits bekannte Bilder zu identifizieren und deren Features nur dann neu zu berechnen, falls sich das Bild verändert hat. Die über Appels Photos Framework zur Verfügung gestellten local Identifier identifizieren dabei die Bilder. Veränderungen werden über das Modifikationsdatum eines Bildes detektiert. Die größte Herausforderung ist hierbei das Zeichnen der Karte. Die Benutzerinteraktion soll schnell und flüssig erscheinen, auf Animationen wie das Nachlaufen der Karte beim Verschieben möchte man nicht verzichten. Die Umsetzung geschieht hierbei nicht in OpenGL ES, welches ab iOS 12 ohnehin als deprecated bezeichnet wird. Auf der anderen Seite wird aber auch nicht der „Standardweg“ des Überschreibens der draw-Methode einer Ableitung von UIView gewählt. Letztes führt bekanntlich zu Performanceeinbußen. Insbesondere deshalb, weil das System sehr oft Backing-Images der Ansichten erstellt. Um die Kontrolle über das Neuzeichnen zu behalten, wird in Kiano ein eigenes Backing-Image implementiert, das auf Ebene des Core Animation Frameworks dem View als Layer zugweisen wird. Diesem Layer kann dann sehr komfortabel eine 3D-Transformation zugewiesen werden und man profitiert von der GPU-Beschleunigung, ohne OpenGL ES direkt verwenden zu müssen.

Trotz der Verwendung eines Core Animation Layers ist das Zeichnen der Karte immer noch sehr zeitaufwendig. Das liegt an der Tatsache, dass je nach Zoomstufe tausende von Bildern darzustellen sind, die alle über das Photos Framework angefordert werden müssen. Das Nadelöhr ist dann weniger das Zeichnen, als die Zeit, die vergeht, bis einem das Bild zur Verfügung gestellt wird. Diese Vorgänge sind praktisch alle nebenläufig. Zur Erinnerung: Ein Foto kann in der iCloud liegen und zum Zeitpunkt der Anfrage noch gar nicht (oder noch nicht in geeigneter Auflösung) heruntergeladen sein. Netzwerkbedingt gibt es keine Vorhersage, wann oder ob überhaupt das Bild zur Verfügung gestellt wird. In Kiano werden zum einen Bilder in sehr kleiner Auflösung gecached, zum anderen wird beim Navigieren auf der Karte im Hintergrund ein neues Kartenteil als Backing-Image vorbereitet, das dem Nutzer nach Fertigstellung angezeigt wird. Die vorberechneten Kartenteile sind dabei drei Mal so breit und drei Mal so hoch wie das Display, so dass man diese „Hintergrundaktivität“ beim Verschieben der Karte in der Regel nicht bemerkt. Nur wenn die Bewegung zu schnell wird oder die Bilder zu langsam „geliefert“ werden, erkennt man schwarze Flächen, die sich dann verzögert mit Bildern füllen.

Vergleichbares passiert beim Hineinzoomen in die Karte. Der Nutzer sieht zunächst eine vergrößerte und damit unscharfe Version des aktuellen Kartenteils, während im Hintergrund ein Kartenteil in höherer Auflösung und mit weniger Bildern vorbereitet wird. In der Summe geht Kiano hier einen Kompromiss ein. Die Pixeldichte der Geräte würde eine schärfere Darstellung der Bilder auf der Karte erlauben. Allerdings müssten dann die Bilder in so höher Auflösung angefordert werden, dass eine flüssige Kartennavigation nicht mehr möglich wäre. So sieht der Nutzer in der Regel eine Karte mit Bildern in halber Auflösung gemessen an den physikalischen Pixeln seines Displays.

Ein anfangs unterschätzter Arbeitsaufwand bei der Umsetzung von Kiano liegt darin begründet, dass sich die Photo Library des Nutzers jederzeit während der Benutzung der App verändern kann. Bilder können durch Synchronisationen mit der iCloud oder mit iTunes verschwinden, sich in andere Alben bewegen, oder neue können auftauchen. Der Nutzer kann Bildschirmfotos machen. Das Photos Framework stellt komfortable Benachrichtigungen für solche Events zur Verfügung. Der Implementierung obliegt es dabei aber herauszubekommen, ob die Karte neu zu sortieren ist oder nicht, ob das gerade anzeigte Bild überhaupt noch existiert und was zu tun ist, wenn es verschwunden ist.

Zusammenfassend kann man feststellen, dass natürlich die Umsetzung der Algorithmen und die Darstellung dessen auf einer Karte zu den spannendsten Teilen der Arbeiten an Kiano zählen, dass aber der Umgang mit einer sich dynamisch ändernden Datenbasis nicht unterschätzt werden sollte.

Autoren

Prof. Dr. Klaus Jung studierte Physik an der TU Berlin, wo er im Bereich der Mathematischen Physik promovierte. Bis 2008 arbeitete er als Leiter F&E bei der Firma LuraTech im Bereich der Dokumentenverarbeitung und Langzeitarchivierung. In der JPEG-Gruppe leitete er die deutsche Delegation bei der Standardisierung von JPEG2000. Seit 2008 ist er Professor für Medieninformatik an der HTW Berlin mit dem Schwerpunkt „Visual Computing“.

Prof. Dr. Kai Uwe Barthel

Prof. Dr. Kai Uwe Barthel studierte Elektrotechnik an der TU Berlin, bevor er Assistent am Institut für Nachrichtentechnik wurde und im Bereich Bildkompression promovierte. Seit 2001 ist er Professor der HTW Berlin. Hauptforschungsbereiche sind visuelle Bildsuche und automatisches Bildverstehen. 2009 gründete er die pixolution GmbH www.pixolution.de, ein Unternehmen, das Technologien für die visuelle Bildsuche anbietet.

tarent solutions GmbH @ DMEXCO 2018

September 10, 2018/in Events, Recommendations/by Redaktion

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IoT- und KI-Technologien der Zukunft: Wie profitieren wir von der großen Datenmenge?

Die Technologieagentur tarent solutions GmbH präsentiert auf der DMEXCO 2018 neue Wege im Bereich Künstliche Intelligenz. Die Besucher lernen IoT-Projekte wie den interaktiven Funkstreifenwagen und die Mobile Self-Checkout-Lösung “snabble” kennen.

Am 12. und 13. September 2018 findet in Köln die DMEXCO statt, die Digital Marketing Exposition & Conference. Die Technologieagentur tarent solutions GmbH bietet an ihrem Stand (Halle 7, Stand A-031) einen Einblick in konkrete Verfahren und Technologien in den Bereichen “Internet of Things” (IoT) und “Künstliche Intelligenz” (KI).

Predictive Maintenance: Mehr Potenzial nutzen

Für Hersteller und Händler ergeben sich zahlreiche Vorteile, wenn sie die Möglichkeiten von KI und IoT richtig verstehen und effizient einsetzen. Es geht darum, Ausfälle zu minimieren, Störungen rechtzeitig vorherzusehen und sich nicht mehr um Nachbestellungen und Wartungssysteme kümmern zu müssen. Genauso relevant ist es, durch die Analyse des Produktlebenszyklusses nachhaltiger zu agieren und das Kundenverhalten besser zu verstehen und zu nutzen.

Um von diesen Vorteilen zu profitieren, müssen Unternehmen die Daten und Logfiles, die sie bereits haben oder aktuell sammeln, mit den richtigen Verfahren von KI und Machine Learning nutzbar machen – für ihr Produktmanagement, ihr Pricing und ihr Marketing. Wie das funktioniert erläutert die tarent auf der DMEXCO.

Sicher, schnell, erfolgreich: IoT in der Praxis

Ein Beispiel für moderne IoT-Projekte ist der sogenannte “Multi-PC”, der den “interaktiven Funkstreifenwagen” ermöglicht. Dabei handelt es sich um ein multifunktionales System für Sicherheit, Vernetzung und Kommunikation. Bei der Polizei in Brandenburg und Sachsen-Anhalt sind seit vielen Jahren mehrere hundert Geräte im Einsatz. Vorteile sind u. a. schnellere Abläufe durch Echtzeitübertragung, eine flächendeckendere Präsenz, eine höhere Eigen- und Fremdsicherung sowie eine optimierte Ressourcennutzung und Koordination. Neben dem Multi-PC stellt die tarent ihre Mobile Self-Checkout-Lösung “snabble” sowie ihreDigital Signage-Technologie “roomio” für Meeting- und Konferenzraumplanungen vor.

Über die tarent solutions GmbH

Als Technologieagentur mit Sitz in Bonn, Köln, Berlin und Bukarest entwickeln wir seit mehr als 20 Jahren innovative Softwarelösungen für Unternehmen und integrieren diese in komplexe ITLandschaften. Besondere Expertise bieten wir in den Bereichen Wettbewerbsanalyse, Preismanagement und Mobile Self-Checkout sowie in der Erstellung hochskalierbarer Microservice-Plattformen und komplexer Integrationsprojekte.

Mehr auf www.tarent.de.

Broschüren / weiterführende Informationen zu den Angeboten auf der DMEXCO:

IoT- und KI-Technologien der Zukunft_tarent auf der DMEXCO_Presseinfo

Broschüren / weiterführende Informationen zum Workshop-Angebot von Tarent zu KI for Business:

DMEXCO 2018_tarent solutions GmbH

Ansprechpartner

Philip Braches
Teamleiter Vertrieb
tarent solutions GmbH
E-Mail: p.braches@tarent.de

I. Einführung in TensorFlow: Einleitung und Inhalt

September 7, 2018/in Artificial Intelligence, Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Python, Tutorial/by Hoang Tu Nguyen

1. Einleitung und Inhalt

Früher oder später wird jede Person, welche sich mit den Themen Daten, KI, Machine Learning und Deep Learning auseinander setzt, mit TensorFlow in Kontakt geraten. Für diejenigen wird der Zeitpunkt kommen, an dem sie sich damit befassen möchten/müssen/wollen.

Und genau für euch ist diese Artikelserie ausgelegt. Gemeinsam wollen wir die ersten Schritte in die Welt von Deep Learning und neuronalen Netzen mit TensorFlow wagen und unsere eigenen Beispiele realisieren. Dabei möchten wir uns auf das Wesentlichste konzentrieren und die Thematik Schritt für Schritt in 4 Artikeln angehen, welche wie folgt aufgebaut sind:

Wenn ihr die Praxisbeispiele in den Artikeln 3 & 4 aktiv mit bestreiten wollt, dann ist es vorteilhaft, wenn ihr bereits mit Python gearbeitet habt und die Grundlagen dieser Programmiersprache beherrscht. Jedoch werden alle Handlungen und alle Zeilen sehr genau kommentiert, so dass es leicht verständlich bleibt.

Neben den Programmierfähigkeiten ist es hilfreich, wenn ihr euch mit der Funktionsweise von neuronalen Netzen auskennt, da wir im späteren Verlauf diese modellieren wollen. Jedoch gehen wir vor der Programmierung kurz auf die Theorie ein und werden das Wichtigste nochmal erwähnen.

Zu guter Letzt benötigen wir für unseren Theorie-Teil ein Mindestmaß an Mathematik um die Grundlagen der neuronalen Netze zu verstehen. Aber auch hier sind die Anforderungen nicht hoch und wir sind vollkommen gut damit bedient, wenn wir unser Wissen aus dem Abitur noch nicht ganz vergessen haben.

2. Ziele dieser Artikelserie

Diese Artikelserie ist speziell an Personen gerichtet, welche einen ersten Schritt in die große und interessante Welt von Deep Learning wagen möchten, die am Anfang nicht mit zu vielen Details überschüttet werden wollen und lieber an kleine und verdaulichen Häppchen testen wollen, ob dies das Richtige für sie ist. Unser Ziel wird sein, dass wir ein Grundverständnis für TensorFlow entwickeln und die Grundlagen zur Nutzung beherrschen, um mit diesen erste Modelle zu erstellen.

3. Was ist TensorFlow?

Viele von euch haben bestimmt von TensorFlow in Verbindung mit Deep Learning bzw. neuronalen Netzen gehört. Allgemein betrachtet ist TensorFlow ein Software-Framework zur numerischen Berechnung von Datenflussgraphen mit dem Fokus maschinelle Lernalgorithmen zu beschreiben. Kurz gesagt: Es ist ein Tool um Deep Learning Modelle zu realisieren.

Zusatz: Python ist eine Programmiersprache in der wir viele Paradigmen (objektorientiert, funktional, etc.) verwenden können. Viele Tutorials im Bereich Data Science nutzen das imperative Paradigma; wir befehlen Python also Was gemacht und Wie es ausgeführt werden soll. TensorFlow ist dahingehend anders, da es eine datenstrom-orientierte Programmierung nutzt. In dieser Form der Programmierung wird ein Datenfluss-Berechnungsgraph (kurz: Datenflussgraph) erzeugt, welcher durch die Zusammensetzung von Kanten und Knoten charakterisiert wird. Die Kanten enthalten Daten und können diese an Knoten weiterleiten. In den Knoten werden Operationen wie z. B. Addition, Multiplikation oder auch verschiedenste Variationen von Funktionen ausgeführt. Bekannte Programme mit datenstrom-orientierten Paradigmen sind Simulink, LabView oder Knime.

Für das Verständnis von TensorFlow verrät uns der Name bereits erste Informationen über die Funktionsweise. In neuronalen Netzen bzw. in Deep-Learning-Netzen können Eingangssignale, Gewichte oder Bias verschiedene Erscheinungsformen haben; von Skalaren, zweidimensionalen Tabellen bis hin zu mehrdimensionalen Matrizen kann alles dabei sein. Diese Erscheinungsformen werden in Deep-Learning-Anwendungen allgemein als Tensoren bezeichnet, welche durch ein Datenflussgraph ‘fließen’. [1]

Abb.1 Namensbedeutung von TensorFlow: Links ein Tensor in Form einer zweidimensionalen Matrix; Rechts ein Beispiel für einen Datenflussgraph

4. Warum TensorFlow?

Wer in die Welt der KI einsteigen und Deep Learning lernen will, hat heutzutage die Qual der Wahl. Neben TensorFlow gibt es eine Vielzahl von Alternativen wie Keras, Theano, Pytorch, Torch, Caffe, Caffe2, Mxnet und vielen anderen. Warum also TensorFlow?

Das wohl wichtigste Argument besteht darin, dass TensorFlow eine der besten Dokumentationen hat. Google – Herausgeber von TensorFlow – hat TensorFlow stets mit neuen Updates beliefert. Sicherlich aus genau diesen Gründen ist es das meistgenutzte Framework. Zumindest erscheint es so, wenn wir die Stars&Forks auf Github betrachten. [3] Das hat zur Folge, dass neben der offiziellen Dokumentation auch viele Tutorials und Bücher existieren, was die Doku nur noch besser macht.

Natürlich haben alle Frameworks ihre Vor- und Nachteile. Gerade Pytorch von Facebook erfreut sich derzeit großer Beliebtheit, da die Berechnungsgraphen dynamischer Natur sind und damit einige Vorteile gegenüber TensorFlow aufweisen.[2] Auch Keras wäre für den Einstieg eine gute Alternative, da diese Bibliothek großen Wert auf eine einsteiger- und nutzerfreundliche Handhabung legt. Keras kann man sich als eine Art Bedienoberfläche über unsere Frameworks vorstellen, welche vorgefertigte neuronale Netze bereitstellt und uns einen Großteil der Arbeit abnimmt.

Möchte man jedoch ein detailreiches und individuelles Modell bauen und die Theorie dahinter nachvollziehen können, dann ist TensorFlow der beste Einstieg in Deep Learning! Es wird einige Schwierigkeiten bei der Gestaltung unserer Modelle geben, aber durch die gute Dokumentation, der großen Community und der Vielzahl an Beispielen, werden wir gewiss eine Lösung für aufkommende Problemstellungen finden.

Abb.2 Beliebtheit von DL-Frameworks basierend auf Github Stars & Forks (10.06.2018)

5. Zusammenfassung und Ausblick

Fassen wir das Ganze nochmal zusammen: TensorFlow ist ein Framework, welches auf der datenstrom-orientierten Programmierung basiert und speziell für die Implementierung von Machine/Deep Learning-Anwendungen ausgelegt ist. Dabei fließen unsere Daten durch eine mehr oder weniger komplexe Anordnung von Berechnungen, welche uns am Ende ein Ergebnis liefert.

Die wichtigsten Argumente zur Wahl von TensorFlow als Einstieg in die Welt des Deep Learnings bestehen darin, dass TensorFlow ausgezeichnet dokumentiert ist, eine große Community besitzt und relativ einfach zu lesen ist. Außerdem hat es eine Schnittstelle zu Python, welches durch die meisten Anwender im Bereich der Datenanalyse bereits genutzt wird.

Wenn ihr es bis hier hin geschafft habt und immer noch motiviert seid den Einstieg mit TensorFlow zu wagen, dann seid gespannt auf den nächsten Artikel. In diesem werden wir dann auf die Funktionsweise von TensorFlow eingehen und einfache Berechnungsgraphen aufbauen, um ein Grundverständnis von TensorFlow zu bekommen. Bleibt also gespannt!

Quellen

[1] Hope, Tom (2018): Einführung in TensorFlow: DEEP-LEARNING-SYSTEME PROGRAMMIEREN, TRAINIEREN, SKALIEREN UND DEPLOYEN, 1. Auflage

[2] https://www.marutitech.com/top-8-deep-learning-frameworks/

[3] https://github.com/mbadry1/Top-Deep-Learning

[4] https://www.bigdata-insider.de/was-ist-keras-a-726546/