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'딥러닝'에 해당되는 글 41

  1. 2018.01.06 AutoEncoder (오토 인코더) 기반 추천 엔진
  2. 2018.01.02 K Fold Cross Validation
  3. 2018.01.01 Apache Beam (Dataflow)를 이용하여, 이미지 파일을 tfrecord로 컨버팅 하기
  4. 2017.12.29 NMF 알고리즘을 이용한 유사 문서 검색과 구현(2/2)
  5. 2017.12.19 NMF 알고리즘을 이용한 유사한 문서 검색과 구현(1/2)
  6. 2017.10.20 수학포기자를 위한 딥러닝과 텐서플로우의 이해 (12)
  7. 2017.10.13 클러스터링 #3 - DBSCAN (밀도 기반 클러스터링)
  8. 2017.10.09 클러스터링 #1 - KMeans
  9. 2017.09.27 오토인코더를 이용한 비정상 거래 검출 모델의 구현 #4 - 오토인코더 기반의 신용카드 이상거래 검출코드와 분석 결과 (1)
  10. 2017.09.20 오토인코더를 이용한 비정상 거래 검출 모델의 구현 #3 - 데이타 전처리 (1)
  11. 2017.09.18 오토인코더를 이용한 비정상 거래 검출 모델의 구현 #2 - MNIST 오토 인코더 샘플 (1)
  12. 2017.09.11 오토 인코더를 이용한 비정상 거래 검출 모델의 구현 #1 (1)
  13. 2017.09.10 텐서플로우 하이레벨 API를 Estimator를 이용한 모델 정의 방법
  14. 2017.09.06 텐서플로우 하이레벨 API (1)
  15. 2017.08.30 Tensorflow Object Detection API를 이용한 물체 인식 #3-얼굴은 학습시켜보자
  16. 2017.08.21 Tensorflow Object Detection API를 이용한 물체 인식 #2-동물 사진을 학습 시켜보자 (1)
  17. 2017.08.16 Tensorflow Object Detection API를 이용한 물체 인식 #1-설치와 사용하기
  18. 2017.08.10 텐서플로우 트레이닝 데이타 포맷인 *.tfrecord 파일 읽고 쓰기 (1)
  19. 2017.07.31 얼굴 인식 모델을 만들어보자 #5-학습된 모델을 Export 하기 (1)
  20. 2017.07.20 Wide and deep network 모델 활용하기
 

https://github.com/NVIDIA/DeepRecommender


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K Fold Cross Validation

빅데이타/머신러닝 | 2018.01.02 01:04 | Posted by 조대협

K Fold Cross Validation


조대협 (http://bcho.tistory.com)


K 폴드 크로스 벨리데이션 / 교차 검증이라고도 함. 용어 정리.

별거 있는건 아니고 전체 데이타를 K개로 나눈다음. (각각을 폴드라고함), 

첫번째 학습에서는 첫번째 폴드를 테스트 데이타로 쓰고

두번째 학습에서는 두번째 폴드를 테스트 데이타로 쓰고

N번째 학습에서는  N번째 폴드를 테스트 데이타로 쓴다.



(출처 : http://library.bayesia.com/pages/viewpage.action?pageId=16319010)


그래서 폴드가 5개면 5 Fold CV (Cross validation)이라고 한다.


Apache Beam (Dataflow)를 이용하여, 이미지 파일을 tfrecord로 컨버팅 하기


조대협 (http://bcho.tistory.com)



개요

텐서플로우 학습에 있어서 데이타 포맷은 학습의 성능을 결정 짓는 중요한 요인중의 하나이다. 특히 이미지 파일의 경우 이미지 목록과 이미지 파일이 분리되어 있어서 텐서플로우에서 학습시 이미지 목록을 읽으면서, 거기에 있는 이미지 파일을 매번 읽어야 하기 때문에, 코딩이 다소 지저분해지고,IO 성능이 떨어질 수 있다

텐서플로우에서는 이러한 학습 데이타를 쉽게 읽을 수 있도록 tfrecord (http://bcho.tistory.com/1190)라는 파일 포맷을 지원한다.


이 글에서는 이미지 데이타를 읽어서 tfrecord 로 컨버팅하는 방법을 설명하며, 분산 데이타 처리 프레임웍인 오픈소스 Apache Beam을 기준으로 설명하나, tfrecord 변환 부분은 Apache Beam과 의존성이 없이 사용이 가능하기 때문에, 필요한 부분만 참고해도 된다. 이 Apache Beam을 구글의 Apache Beam 런타임 (매니지드 서비스)인 구글 클라우드의 Dataflow를 이용하여, 클러스터를 이용하여 빠르게 데이타를 처리하는 방법에 대해서 알아보도록 한다.


전체 코드는 https://github.com/bwcho75/cifar-10/blob/master/pre-processing/4.%20Convert%20Pickle%20file%20to%20TFRecord%20by%20using%20Apache%20Beam.ipynb 에 있다.


이 코드는 CIFAR-10 이미지 데이타를 Apache Beam 오픈 소스를 이용하여, 텐서플로우 학습용 데이타 포맷인  tfrecord 형태로 변환 해주는 코드이다.


Apache Beam은 데이타 처리를 위한 프레임웍으로, 구글 클라우드 상에서 실행하거나 또는 개인 PC나 Spark 클러스터상 여러 환경에서 실행이 가능하며, 구글 클라우드 상에서 실행할 경우 오토스케일링이나 그래프 최적화 기능등으로 최적화된 성능을 낼 수 있다.


CIFAR-10 데이타 셋은 32x32 PNG 이미지 60,000개로 구성된 데이타 셋으로 해당 코드 실행시 최적화가 되지 않은 상태에서 약 16분 정도의 처리 시간이 소요된다. 이 중 6분 정도는 Apache Beam 코드를 구글 클라우드로 업로드 하는데 소요되는 시간이고 실제 처리시간은 10분정도가 소요된다. 전처리 과정에 Apache Beam을 사용하기 전에 고려해야 할 요소는 다음과 같다.

  • 데이타가 아주 많아서 전처리 시간이 수시간 이상 소요될 경우 Apache Beam + Google Cloud를 고려하여 여러 머신에서 동시에 처리하여 빠른 시간내에 수행되도록 할 수 있다.

  • 데이타가 그다지 많지 않고 싱글 머신에서 멀티 쓰레드로 처리를 원할 경우에는 Apache Beam으로 멀티 쓰레드 기반의 병렬 처리를 하는 방안을 고려할 수 있다. 이 경우 클라우드에 대한 의존성을 줄일 수 있다.

  • 다른 대안으로는 Spark/Hadoop 등의 오픈소스를 사용하여, On Prem에서 여러 머신을 이용하여 전처리 하는 방안을 고려할 수 있다.

여기서는 아주 많은 대량의 이미지 데이타에 대한 처리를 하는 것을 시나리오로 가정하였다.

전처리 파이프라인

Apache Beam을 이용한 데이타 전처리 파이프라인의 구조는 다음과 같다.

이미지 파일 준비

CIFAR-10 데이타셋 원본은 이미지 파일 형태가 아니라 PICKLE이라는 파일 포맷으로 되어 있기 때문에,  실제 개발 환경에서는 원본데이타가 이미지인것으로 가정하기 위해서 https://github.com/bwcho75/cifar-10/tree/master/pre-processing 의 1~2번 코드를 통해서 Pickle 파일을 이미지 파일로 변경하고, *.csv 파일에 {파일명},{레이블} 형태로 인덱스 데이타를 생성하였다.

생성된 이미지 파일과 *.csv 파일은 gsutil 명령어를 이용하여 Google Cloud Storage (aka GCS)에 업로드 하였다. 업로드 명령은 https://github.com/bwcho75/cifar-10/blob/master/pre-processing/2.%20Convert%20CIFAR-10%20Pickle%20files%20to%20image%20file.ipynb 에 설명되어 있다.


전처리 파이프라인의 구조

Apache Beam으로 구현된 파이프라인의 구조는 다음과 같다.


1. TextIO의 ReadFromText로 CSV 파일에서 한 라인 단위로 문자열을 읽는다.

2. parseLine에서 라인을 ,로 구분하여 filename과 label을 추출한다.

3. readImage 에서 filename을 가지고, 이미지 파일을 읽어서, binary array 형태로 변환한다.

4. TFExampleFromImageDoFn에서 이미지 바이너리와 label을 가지고 TFRecord 데이타형인 TFExample 형태로 변환한다.

5. 마지막으로 TFRecordIOWriter를 통해서 TFExample을 *.tfrecord 파일에 쓴다.

코드 주요 부분 설명

환경 설정 부분

이 코드는 구글 클라우드와 로컬 환경 양쪽에서 모두 실행이 가능하도록 구현되었다.

SRC_DIR_DEV는 로컬환경에서 이미지와 CSV 파일이 위치한 위치이고, DES_DIR_DEV는 로컬환경에서 tfrecord 파일이 써지는 위치이다.

구글 클라우드에서 실행할 경우 파일 저장소를  GCS (Google Cloud Storage)를 사용한다. DES_BUCKET은 GCS 버킷 이름이다. 코드 실행전에 반드시 구글 클라우드 콘솔에서 GCS 버킷을 생성하기 바란다.  SRC_DIR_PRD와 DES_DIR_PRD는 GCS 버킷내의 각각 image,csv 파일의 경로와 tfrecord 파일이 써질 경로 이다. 이 경로에 맞춰서 구글 클라우드 콘솔에서 디렉토리를 먼저 생성해 놓기를 바란다.




PROJECT는 구글 클라우드 프로젝트 명이고, 마지막으로 DEV_MODE가 True이면 로컬에서 수행이되고 False이면 구글 클라우드에서 실행하도록 하는 환경 변수이다.

의존성 설정 부분

로컬에서 실행할 경우필요한  파이썬 라이브러리가 이미 설치되어야 있어야 한다.

만약에 구글 클라우드에서 실행할 경우 이 Apache Beam 코드가 사용하는 파이썬 모듈을 명시적으로 정의해놔야 한다. 클라우드에서 실행시에는 Apache Beam 코드만 업로드가 되기 때문에(의존성 라이브러리를 같이 업로드 하는 방법도 있는데, 이는 추후에 설명한다.), 의존성 라이브는 구글 클라우드에서 Dataflow 실행시 자동으로 설치할 수 있도록 할 수 있는데, 이를 위해서는 requirements.txt 파일에 사용하는 파이썬 모듈들을 정의해줘야 한다. 다음은 requirements.txt에 의존성이 있는 파이썬 모듈등을 정의하고 저장하는 부분이다.


Apache Beam 코드

Apache Beam의 코드 부분은 크게 복잡하지 않기 때문에 주요 부분만 설명하도록 한다.

Service account 설정

Apache Beam 코드를 구글 클라우드에서 실행하기 위해서는 코드 실행에 대한 권한을 줘야 한다. 구글 클라우드에서는 사용자가 아니라 애플리케이션에 권한을 부여하는 방법이 있는데, Service account라는 것을 사용한다. Service account는 json 파일로 실행 가능한 권한을 정의하고 있다.

Service account 파일을 생성하는 방법은 http://bcho.tistory.com/1166 를 참고하기 바란다.

Service account 파일이 생성되었으면, 이 파일을 적용해야 하는데 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경 변수에 Service account  파일의 경로를 정의해주면 된다. 파이썬 환경에서 환경 변수를 설정하는 방법은 os.envorin[‘환경변수명']에 환경 변수 값을 지정해주면 된다.

Jobname 설정

구글 클라우드에서 Apache Beam 코드를 실행하면, 하나의 실행이 하나의 Job으로 생성되는데, 이 Job을 구별하기 위해서 Job 마다 ID 를 설정할 수 있다. 아래는 Job ID를 ‘cifar-10’+시간 형태로 지정하는 부분이다


환경 설정

Apache Beam 코드를 구글 클라우드에서 실행하기 위해서는 몇가지 환경을 지정해줘야 한다.


  • staging_location은 클라우드 상에서 실행시 Apache Beam 코드등이 저장되는 위치이다. GCS 버킷 아래 /staging이라는 디렉토리로 지정했는데, 실행 전에 반드시 버킷아래 디렉토리를 생성하기 바란다.

  • temp_location은 기타 실행중 필요한 파일이 저장되는 위치이다. 실행 전에 반드시 버킷아래 디렉토리를 생성하기 바란다.

  • zone은 dataflow worker가 실행되는 존으로 여기서는 asia-northeast1-c  (일본 리전의 c 존)으로 지정하였다.


DEV_MODE 에 따른 환경 설정

로컬 환경이나 클라우드 환경에서 실행이냐에 따라서 환경 변수 설정이 다소 달라져야 한다.


디렉토리 경로를 바꿔서 지정해야 하고, 중요한것은 RUNNER인데, 로컬에서 실행하기 위해서는 DirectRunner를 구글 클라우드 DataFlow 서비스를 사용하기 위해서는 DataflowRunner를 사용하면 된다.


readImage 부분

Read Image는 이미지 파일을 읽어서 byte[] 로 리턴하는 부분인데, 로컬 환경이냐, 클라우드 환경이냐에 따라서 동작 방식이 다소 다르다.

클라우드 환경에서는 이미지 파일이 GCS에 저장되어 있기 때문에 파이썬의 일반 파일 open 명령등을 사용할 수 없다.

그래서 클라우드 환경에서 동작할 경우에는 GCS에서 파일을 읽어서 Worker의 로컬 디스크에 복사를 해놓고 이미지를 읽어서 byte[]로 변환한 후에, 해당 파일을 지우는 방식을 사용한다.


아래 코드에서 보면 DEV_MODE가 False 인경우 GCS에서 파일을 읽어서 로컬에 저장하는 코드가 있다.


storageClient는 GCS 클라이언트이고 bucket 을 얻어온후, bucket에서 파일을 get_blob 명령어를 이용하여 경로를 저장하여 blob.download_to_file을 이용하여 로컬 파일에 저장하였다.

실행

코드 작성이 끝났으면 실행을 한다. 실행 상태는 구글 클라우드 콘솔의 Dataflow  메뉴에서 확인이 가능하다.

아래와 같이 실행중인 그리고 실행이 끝난 Job 리스트들이 출력된다.




코드 실행중에, 파이프라인 실행 상황 디테일을 Job 을 선택하면 볼 수 있다.


여기서 주목할만한 점은 우측 그래프인데, 우측 그래프는 Worker의 수를 나타낸다. 초기에 1대로 시작했다가 오토 스케일링에 의해서 9대 까지 증가한것을 볼 수 있다.

처음 실행이었기 때문에 적정한 인스턴스수를 몰랐기 때문에 디폴트로 1로 시작하고 오토스케일링을 하도록 했지만, 어느정도 테스트를 한후에 적정 인스턴수를 알면 오토 스케일링을 기다릴 필요없이 디폴트 인스턴스 수를 알면 처음부터 그 수만큼 인스턴스 수로 시작하도록 하면 실행 시간을 줄일 수 있다.

만약에 파이프라인 실행시 에러가 나면 우측 상단에 LOGS 버튼을 누르면 상세 로그를 볼 수 있다.


아래 그림은 파이프라인 실행이 실패한 예에서 STACK TRACES를 통해서 에러 내용을 확인하는 화면이다.



해당 로그를 클릭하면 Stack Driver (구글의 모니터링 툴)의 Error Reporting 시스템 화면으로 이동하게 된다.

여기서 디테일한 로그를 볼 수 있다.

아래 화면을 보면 ReadImage 단계에서 file_path라는 변수명을 찾을 수 없어서 나는 에러를 확인할 수 있다.


TFRecord 파일 검증

파이프라인 실행이 끝나면, GCS 버킷에 tfrecord 파일이 생성된것을 확인할 수 있다.


해당 파일을 클릭하면 다운로드 받을 수 있다.

노트북 아래 코드 부분이 TFRecord를 읽어서 확인하는 부분이다. 노트북에서 tfrecord 파일의 경로를 다운로드 받은 경로로 변경하고 실행을 하면 파일이 제대로 읽히는 지 확인할 수 있다.


파일 경로 부분은 코드상에서 다음과 같다.



정상적으로 실행이 된 경우, 다음과 같이 tfrecord에서 읽은 이미지와 라벨값이 출력됨을 확인할 수 있다.


라벨 값은 Label 줄에 values 부분에 출력된다. 위의 그림에서는 순서대로 라벨 값이 4와 2가 된다.



NMF 알고리즘을 이용한 유사 문서 검색과 구현(2/2)

sklearn을 이용한 구현


조대협 (http://bcho.tistory.com)


http://bcho.tistory.com/1216 를 통하여 tf-idf를 이용하여 문서를 벡터화 하고, nmf를 이용하여 문서의 특성을 추출한 다음, 코싸인 유사도를 이용하여 유사 문서를 검색하는 알고리즘에 대해서 알아보았다. 이번글에서는 이 알고리즘을 직접 sklearn을 이용해서 구현해보도록 하자. sklearn은 이용하면 분산 학습을 이용한 대규모 데이타 처리는 불가능하지만, 작은 수의 문서나 모델에는 사용이 가능하다. 무엇보다 sklearn의 경우 대부분의 모델을 라이브러리화 해놓았기 때문에, 복잡한 구현이 없이 쉽게 사용이 가능하다.


전체 소스 코드는 https://github.com/bwcho75/dataanalyticsandML/blob/master/NMF%20based%20document%20recommendation/NMF%20based%20similar%20document%20recommendation.ipynb 에 공유되어 있다.


샘플 데이타

여기서 사용할 데이타 셋은 sklearn 테스트 데이타셋에 있는 20개의 뉴스 그룹의 이메일 데이타를 사용한다. 총 20개의 토픽으로 약 18000개의 포스팅으로 구성되어 있다.


이메일 텍스트 형식으로, 제목과, 날짜등의 헤더 정보와 이메일 내용으로 구성되어 있다. 첫번째 코드에서는 이 데이타를 읽어서 제목과 본문만을 추출하여, Pandas data frame에 저장하도록 한다.


from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
import StringIO
import pandas as pd

newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train')

def parseDocument(data):
   buf = StringIO.StringIO(data)
   line=buf.readline()
   data=[]
   subject=''
   while line:
       if(line.startswith('Subject:')):
           subject = line[8:].strip()
       elif (line.startswith('Lines:')):
              lines = line[6:]
              while line :
                   line = buf.readline()
                   data.append(line)
       line=buf.readline()
   text = ''.join(data)
   
   return subject,text


textlist = []
df = pd.DataFrame(columns=['text'])
for data in newsgroups_train.data[0:1000]:
   subject,text = parseDocument(data)
   df.loc[subject]=text
df.head()


제목은 ‘Subject:’로 시작하는 줄에 들어 있고, 본문은 ‘Lines:’로 시작하는 줄에 있다. 이 내용들만을 추출하여 pandas data frame에 저장하였다. 본문은 data frame 상에 ‘text’라는 이름으로된 컬럼에 저장하였다.

Tfidf 를 이용한 단어의 벡터화 구현

단어를 벡터로 변환하기 위해서 앞에서 설명한 tfidf 모델을 이용한다. sklearn에 이미 구현이 되어 있기 때문에 어렵지 않게 구현이 가능하다.


from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

vectorizer = TfidfVectorizer()
vectors = vectorizer.fit_transform(df['text'].tolist())
print(vectors.shape)


간단하게, TfidfVectorizer를 로딩한다음에, fit_transform을 이용하여, 문장의 본문이 있는 데이타 프레임의 ‘text’ 컬럼을 배열 형태로 변환하여 리턴해주면 된다.


NMF를 이용하여 본문에서 특성 추출

문서가 tf-idf를 이용하여 벡터화가 되었으면, NMF를 이용하여, 각 문서별로 특성을 추출한다.

NMF역시 sklearn에 NMF라는 모듈로 미리 정의되어 있다. 단지, 몇개의 특징으로 압축을 해낼것인지만 지정하면 되는데, 여기서는 n_components 인자를 이용하여 총 40개의 특징으로 특성을 압축하여 추출하도록 하였다.


from sklearn.decomposition import NMF

vector_array = vectors.toarray()
nmf = NMF(n_components=40)
nmf.fit(vector_array)
features = nmf.transform(vector_array)


추출된 피쳐는 features 변수에 저장하였다.

피쳐 정규화

추출된 피쳐가 피쳐마다 또는 문서마다 변화의 폭이 클 수 있기 때문에, Normalizer를 이용하여 0~1사이로 스케일링을 한다. 이 정규화 역시 간단하게 아래와 같이 Normalizer 모듈을 이용하면 된다.


from sklearn.preprocessing import Normalizer

normalizer = Normalizer()
norm_features=normalizer.fit_transform(features)

print(norm_features[0:2])


정규화된 피쳐가 배열 형태이기 때문에, 사용 편의상 데이타 프레임에 로딩한다.


df_features = pd.DataFrame(norm_features,index=df.index.tolist())


df_features 변수에 문서별 특징과 문서 제목을 가지고 데이타 프레임을 만들어서 생성하였다.

인덱스는 문서의 이름이 될것이고 0~39 컬럼은 각문서별 특징이 된다. 출력해보면 대략 다음과 같은 모양이 된다.


문서 유사도 계산

문서별로 특징을 계산이 끝났으면 특정 문서와 유사한 문서를 찾도록 해보자.

앞의 글에서도 설명했지만, 문서의 유사도는 코싸인 유사도를 사용한다.

공식을 다시 기억해보면


여기서 A는 문서 A의 특성 행렬, B는 B 의 특성 행렬이 된다. |A|와 |B|는 각 문서 특성 행렬의 벡터의 길이인데, 앞에서 정규화 Normalization 을 하면서 각 문서의 행렬의 크기가 1이 되었기 때문에, 여기서 코싸인 유사도는 A*B / |A|*|B| = A*B / 1*1 = A*B 가된다.

즉 두 문서의 특성 행렬을 곱한 값이 코싸인 유사도가 된다.


데이타 프레임을 이용하면, 하나의 문서 특성 행렬을 전체 문서에 대해서 곱할 수 있다. .dot 함수를 이용하면 되는데,


article = df_features.loc['WHAT car is this!?']


“WHAT car is this!?” 라는 문서의 유사한 문서를 찾아보도록 하자. df_features에서 “WHAT car is this!?” 의 특성 행렬을 찾아내서 article 변수에 저장하고


similarities=df_features.dot(article)


전체 문서의 특성행렬에서 각 문서의 특성 행렬과 article 문서의 특성행렬을 곱한다. 그러면 article 문서에 대해서 각문서에 대한 유사도가 계산이된다.


top=similarities.nlargest()


이 값을 큰 순서대로 소팅해서 top 이라는 변수에 저장해놓고, 유사도가 높은 문서데로 문서의 제목과 유사도를 출력해본다.


texts = df.loc[top.index]['text'].tolist()
i = 0
for text in texts:
   print('TITLE :'+top.index[i]+" Similarities:"+ str(top[i]))
   #print(text+'\n')
   i = i+1



다음은 실행 결과이다.

TITLE :WHAT car is this!? Similarities:1.0
TITLE :Re: WHAT car is this!? Similarities:0.999080385281
TITLE :Re: New break pads & exhausts after 96K km (60K mi) on '90 Maxima? Similarities:0.980421814633
TITLE :Insurance Rates on Performance Cars SUMMARY Similarities:0.945184088039
TITLE :Re: What is " Volvo " ? Similarities:0.935911211878


간단하게 tf-idf와 NMF를 이용한 문서 유사도 측정을 구현해봤다. 조금 더 높은 정확도와 대규모 학습을 위해서는 이보다는 Word2Vector를 이용한 문서의 벡터화와, 딥러닝을 이용한 문서의 유사도 분석을 하면 훨씬 정확도를 높일 수 있다. 전체 기본 개념은 유사하다고 보면 된다.


NMF 알고리즘을 이용한 유사한 문서 검색과 구현(1/2)



조대협 (http://bcho.tistory.com)


앞의 글들에서, 데이타의 특징을 뽑아내는 방법으로 차원 감소 (Dimension reduction) 기법에 대해서 설명하였다. 구체적인 알고리즘으로는  PCA와 t-SNE 알고리즘을 소개하였는데, 오늘은 차원 감소 기법중의 하나인 행렬 인수분해 (Matrix Factorization)에 대해서 알아보고자 한다.

문서 유사도 검색

행렬 인수 분해를 설명하기 위해서 유사한 문서를 찾는 시나리오를 예를 들어서 설명하겠다.

문서 유사도 검색의 원리는 다음과 같다


  1. 문서에 나온 각 단어들을 숫자(벡터)로 변환하여 행렬화 한다.

  2. 행렬화된 문서에서 차원 감소 기법을 이용하여, 문서의 특징을 추출한다.

  3. 추출된 특징을 기반으로, 해당 문서와 특징이 유사한 문서를 찾아서 유사값을 기반으로 소팅하여, 유사 문서를 찾아낸다.


각 과정에서 사용할 알고리즘을 보면 다음과 같다.


  1. 문서의 단어들을 숫자화 하여, 행렬로 변환하는 과정에서는 여러가지 word2Vec (요즘 대세) 알고리즘이 있지만, 간단하게 tfidf 라는 알고리즘을 사용하겠다.

  2. 다음 문서의 행렬을 값을 가지고 특징을 추천하기 위해서는 앞에서 언급한 행렬 인수 분해 (Matrix Factorization) 알고리즘을 이용하여, 행렬의 차원을 줄일것이고

  3. 해당 문서와 특징 값이 유사한 문서를 찾기 위한 방법으로는 벡터간의 거리를 측정하는 방법을 사용하여 유사도를 측정하는데, Consine distance (코싸인 거리) 알고리즘을 사용하도록 한다.


각 알고리즘에 대한 간략한 개념을 설명하고 구현은 파이썬의 sklearn의 라이브러리를 사용해서 구현하도록 하겠다.그러면 각 알고리즘에 대한 설명을 보자

TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency)

TF-IDF를 이해하기 위해서는 먼저 TF(Term Frequency)와 DF(Document Frequency)에 대한 개념을 먼저 이해해야 한다

  • TF(Term Frequency) : TF랑, 하나의 문서에서 그 단어(Term) 가 얼마나 자주 나타나는가(Frequency)를 정의한 값이다.
    예를 들어, 한문서에서 “조대협" 이라는 단어가 10번 등장했다면 조대협에 대한 TF값은 10이 된다.

  • DF(Document Frequency) : DF란, 전체 문서(Document)에서 그 단어(Term)가 등장한 문서의 수를 나타낸다.  “조대협" 이라는 단어가 20개의 문서에 나타났다고 하면 DF 값은 20이 된다.

그러면 TF-IDF란 무엇인가 TF값을 DF값으로 나눈 값을 TFIDF라고 하는데, 위의 설명에서 “조대협" 이라는 단어에 대한 TFIDF값은 10/20=0.5 가 된다. (정확하게는 IDF는 log 를 포함한 다른 수식을 사용하지만 의미상으로 DF를 나눈것과 같이 문서에 등장하는 단어의 밀도를 나타낸다고 이해하면 된다.)


TF-IDF값의 의미는 무엇일까?

10년치 뉴스 문서가 있다고 가정하자.

그리고 우리가 뉴스에  많이 사용하는 단어로 “예를 들어" 라는 단어가 있다고 가정하자. (원래는 단어별로 잘라서 생각해야 하지만 설명을 쉽게 하기 위해서 두 단어를 하나의 단어로 생각하자). “예를 들어" 라는 단어는 어떤 문서의 특징을 나타내기는 사실 어렵다. 너무 일반적으로 사용되는 말이기 때문인데, 이런 단어의 경우에는 거의 모든 문서에 나타날 수 있기 때문에 DF 값이 매우 커진다. 그래서 “예를 들어"의 TF-IDF 값은 거의 0으로 수렴하게 되고, “세월호"와 같은 단어는 세월호를 언급한 뉴스 기사에만 있기 때문에, DF 값은 낮아질것이고, 결과적으로 TF-IDF 값은 커질 수 있는데, 세월호 라는 단어가 많이 언급된 문서일 수 록 TF-IDF 값이 커지게 된다.


눈치가 빠른 사람은 벌써 이해했겠지만, TFIDF의 기본 원리는 전체 문서에 널리 사용되는 일반적인 단어는 특징에서 배제하고, 문서에 특정 단어가 많이 언급될 수 록 그 단어의 TF-IDF값을 크게 하여, 문서의 특징을 나타내는데 사용할 수 있다.

NMF (Non-negative Matrix Factorization)

NMF (비음수 행렬 인수 분해)는 차원 감소 기법으로, 컴퓨터 시각 처리나, 우리가 하려는 문서 분류 그리고 음파 분석등에 널리 사용된다. 앞의 글들에서 소개했던 PCA나 t-SNE와 같은 차원 감소 기법에 대비한 차이를 보면, NMF에 의해 추출된 특징의 경우에는 해석이 가능하다는 장점을 가지고 있다.

PCA나 t-SNE는 원본 데이타의 특징을 추출하여 새로운 특징 셋으로 표현을 하지만 새로운 특징셋이 원본 특징과 어떤 연관 관계를 가지는지는 해석이 불가능하다. NMF의 경우 새로운 특징셋이 어떻게 원본 데이타 들과 관계를 가지는지 확인이 가능한데 이 부분은 NMF 알고리즘을 먼저 이해하고 하도록 하자


NMF는 행렬 인수 분해 알고리즘 중 하나로, 행렬 인수 분해란 다음과 같다.

우리가 원본 행렬 V가 있다고 했을때, 행렬 인수 분해는 이 V 행렬을 두개의 행렬로 분리 하는 것이다.

아래 그림은 원본 행렬 V 를 V=W*H 로 분리한 예이다.


예를 들어 TF-IDF를 이용하여 책 제목과 단어로 이루어진 행렬 V의 모양이 다음과 같다고 하자



책제목

협상

스타트업

투자

비지니스

데이타

...

...

협상의법칙

0.9

0

0.3

0.8

0



린스타트업

0

0.8

0.7

0.9

0.3



빅데이타

0

0

0.5

0

0.8



< 그림. 책 제목과, 그 책에 나온 단어의 TFIDF 값으로 이루어진 행렬 V >


이를 행렬 분해를 통하면


행렬 W는 다음과 같은 모양을 가지게 되고

책제목

특징1

특징2

특징3

특징4

협상의법칙

0.9

0

0.1

0.2

린스타트업

0

0.8

0

0

빅데이타

0.2

0.1

0.8

0.1


행렬 H는 다음과 같은 모양을 가지게 된다.


협상

스타트업

투자

비지니스

데이타

...

...

특징1

0.92

0

0.1

0.2

0



특징2

0

0.85

0.5

0.3

0.3



특징3

0

0

0.3

0

0.8



특징4

0

0

0

0

0

...



여기서 W를 가중치 행렬 (Weight Matrix), H를 특성 행렬 (Feature Matrix)라고 한다.

W는 카테고리 (책제목) 에 특성과의 관계를 나타내며, H는 원래 특성(협상,스타트업,...)에 대비한 새로운 특성(특징 1,2,3…)에 대한 관계를 나타낸다.


W 값을 보면 특징 1은 “협상의 법칙"에 자주 나오는 단어들 빈도와 관련이 높은 특성임을 알 수 있고, 특징 2는 “린스타트업", 특징3은 “빅데이타"에 자주 나오는 단어들의 빈도와 관련이 높은 특성임을 예측할 수 있다.

또한 특성 행렬 H를 보면 특징 1은 “협상" 이라는 단어와 관련이 많고, 특징 2는 “스타트업" 이라는 단어와 관련이 많은 것을 알 수 있다.

아래는 그림은  특징을 NMF를 이용하여 추출한 특성 행렬 H를 나타내는데, 해당 특징이 어떤 단어들에 의해서 반응 하는지를 알 수 있다.


그래서 NMF를 PCA나 t-SNE와 같은 다른 알고리즘과 비교했을때 특성을 해석 가능하다고 이야기 하는 것이다.


이 데이타셋에 만약에 이 데이타에 “스타트업 데이타 분석" 이라는 책이 들어왔고, 이 책은 빅데이타와 스타트업에 대해 다루고 있다면, 아마도 가중치 행렬 W에서 “스타트업 데이타 분석"은 다음과 같이 특징2와 3과 관련이 높은 형태를 나타낼 것이다.


책제목

특징1

특징2

특징3

특징4

협상의법칙

0.9

0

0.1

0.2

린스타트업

0

0.8

0

0

빅데이타

0.2

0.1

0.8

0.1

스타트업 데이타 분석

0

0.9

0.7

0


여기서 중요한 것은 차원을 줄일때 몇개의 특징으로 기존의 특성을 압축(줄일가)인데, 여기서는 4개의 특징으로 전체 특성을 줄이는 것으로 하였다. (특징을 몇개로 표현할 것인가가 매우 중요한 튜닝 패러미터가 된다.)


지금까지 설명한 행렬 인수 분해 방식은 행렬의 값이 양수일때 사용하는 행렬 분해 방식으로 “비음수 행렬 인수 분해 (Non negative Matrix Factorization)이라고 한다. NMF 방식에도 여러가지 다양한 발전된 알고리즘들이 있으며, 알고리즘 리스트는 https://en.wikipedia.org/wiki/Non-negative_matrix_factorization 를 참고하기 바란다.



코싸인 거리기반의 유사도 측정

NMF등을 이용하여 압축되어 있는 특성을 기반으로 하여 유사한 문서를 찾는 방법에 대해서 알아보자. 특성을 기반으로 유사도를 측정하는 방법은 여러가지가 있다. 주로 특성값을 벡터 공간에 맵핑 한후, 벡터간의 거리를 기반으로 계산하는 방법이 많이 사용되는데, 유클리디안 거리, 코사인 거리, 자카드 거리, 피어슨 상관 계수, 맨해튼 거리등이 있다. 여기서는 코사인 거리를 사용하여 문서간의 유사도를 측정한다.


코사인 거리의 기본 원리는 다음과 같다.


특성 값을 나타내는 벡터 A와 B가 있을때, 이 벡터 A와 B사이의 각도가 가까울 수록, 두 개의 특성이 유사하다고 판단하기로 한다. 즉 A와 B의 각도 θ 가 최소일 수 록 값이 유사하다고 판단하면 된다. 그러면 벡터 A 와 B만을 가지고, 어떻게 각도 θ를 구할 수 있는가?

벡터의 내적을 사용하면 이 θ 가 크고 작음을 알아낼 수 있는데 기본 원리는 다음과 같다.

벡터 a와 b 가 있을 때 이 두 벡터의 내적 ab = |a|*|b|*cos(θ) 가 된다.

cos(θ)를 좌변으로 옮기면


cos(θ) = ab / |a|*|b


가 되고, 이를 계산하는 공식은 ab 은 벡터 a 행렬의 각 항의 값 Ai 과  b행렬의 각 항의 값 Bi를 순차적으로 곱하여 더하면 된다. (A1*B1+A2*B2 …. + An*Bn)

|a|는 a 벡터의 길이로, sqrt(A1^2 + A2^2 + …. An^2)로 계산을 하고, |b|역시 sqrt(B1^2 + B2^2 + …  Bn^2로 계산한다.)


이를 수식으로 풀어보면 다음과 같다.




이렇게 계산하여, cos(θ) 의 값이 1에 가까우면 유사도가 높고, 0에 가까우면 유사도가 낮은 것으로 판단할 수 있다.


정리해보면  유사도를 파악하고자 하는 문서를 정한 후에, NMF를 이용하여 각 문서의 특성을 추출한후에 NMF에 의해 추출된 가중치 행렬을 가지고, 유사도를 파악하고자 하는 문서와 다른 문서들간의 코싸인 거리를 구하여, 이 거리 값이 가장 큰 문서가 가장 유사한 문서가 된다.


여기까지 간단한게 TF-IDF,NMF 그리고 코사인 유사도를 이용하여 유사한 문서를 찾는 방법을 설명하였다.코싸인 유사도를 적용하지 않고 NMF로 찾아낸 특성값을 기반으로 문서를 군집화 하는 클러스터링에도 활용이 가능하다.


다음글에서는 이 알고리즘을 실제로 sklearn을 이용해서 구현해보도록 한다.






글은 제가 텐서플로우와 딥러닝을 공부하면서 블로그에 메모해놨던 내용을 모아놓은 글입니다.

혼자 공부하면서 어려웠던 점도 있었기 때문에, 저처럼 텐서플로우와 딥러닝을 공부하시는 분들께 도움이 되고자 자료를 공개합니다.

텐서플로우 초기버전부터 작성하였기 때문에, 다소 코드가 안맞는 부분이 있을 있으니 양해 부탁드리며, 글은 개인이 스터디용으로 자유롭게 사용하실 있으며, 단체나 기타 상용 목적으로 사용은 금지 됩니다.


머신러닝 이북-수포자를 위한 머신러닝.pdf.zip


혹시 이 교재로 공부하시다가 잘못된 부분을 수정하셨으면 다른분들을 위해서 친절하게 댓글을 달아주시면 감사하겠습니다.


그리고 오프라인 스터디 그룹을 진행하시는 분들을 위해서 지원을 해드립니다.

  • 발표용 프리젠테이션 파일
  • 실습 자료
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1. https://www.facebook.com/groups/googlecloudkorea/ 구글 클라우드 사용자 그룹에 가입 하신후
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DBSCAN (밀도 기반 클러스터링)


조대협(http://bcho.tistory.com)

기본 개념

이번에는 클러스터링 알고리즘중 밀도 방식의 클러스터링을 사용하는 DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise) 에 대해서 알아보도록 한다.

앞에서 설명한 K Means나 Hierarchical 클러스터링의 경우 군집간의 거리를 이용하여 클러스터링을 하는 방법인데, 밀도 기반의 클러스터링은 점이 세밀하게 몰려 있어서 밀도가 높은 부분을 클러스터링 하는 방식이다.

쉽게 설명하면, 어느점을 기준으로 반경 x내에 점이 n개 이상 있으면 하나의 군집으로 인식하는 방식이다.


그러면 조금 더 구체적인 개념과 용어를 이해해보자

먼저 점 p가 있다고 할때, 점 p에서 부터 거리 e (epsilon)내에 점이 m(minPts) 개 있으면 하나의 군집으로 인식한다고 하자. 이 조건 즉 거리 e 내에 점 m개를 가지고 있는 점 p를 core point (중심점) 이라고 한다.

DBSCAN 알고리즘을 사용하려면 기준점 부터의 거리 epsilon값과, 이 반경내에 있는 점의 수 minPts를 인자로 전달해야 한다.


아래 그림에서 minPts = 4 라고 하면, 파란점 P를 중심으로 반경 epsilon 내에 점이 4개 이상 있으면 하나의 군집으로 판단할 수 있는데, 아래 그림은 점이 5개가 있기 때문에 하나의 군집으로 판단이 되고, P는 core point가 된다.



아래 그림에서 회색점 P2의 경우 점 P2를 기반으로 epsilon 반경내의 점이 3개 이기 때문에, minPts=4에 미치지 못하기 때문에, 군집의 중심이 되는 core point는 되지 못하지만, 앞의 점 P를 core point로 하는 군집에는 속하기 때문에 이를 boder point (경계점)이라고 한다.



아래 그림에서 P3는 epsilon 반경내에 점 4개를 가지고 있기 때문에 core point가 된다.



그런데 P3를 중심으로 하는 반경내에 다른 core point P가 포함이 되어 있는데, 이 경우 core point P와  P3는 연결되어 있다고 하고 하나의 군집으로 묶이게 된다.


마지막으로 아래 그림의 P4는 어떤 점을 중심으로 하더라도 minPts=4를 만족하는 범위에 포함이 되지 않는다. 즉 어느 군집에도 속하지 않는 outlier가 되는데, 이를 noise point라고 한다.


이를 모두 정리해보면 다음과 같은 그림이 나온다.


정리해서 이야기 하면, 점을 중심으로 epsilon 반경내에 minPts 이상수의 점이 있으면 그 점을 중심으로 군집이 되고 그 점을 core point라고 한다. Core point 가 서로 다른 core point의 군집의 일부가 되면 그 군집을 서로 연결되어 있다고 하고 하나의 군집으로 연결을 한다.

군집에는 속하지만, 스스로 core point가 안되는 점을 border point라고 하고, 주로 클러스터의 외곽을 이루는 점이 된다.

그리고 어느 클러스터에도 속하지 않는 점은 Noise point가 된다.

장점

DBSCAN 알고리즘의 장점은

  • K Means와 같이 클러스터의 수를 정하지 않아도 되며,

  • 클러스터의 밀도에 따라서 클러스터를 서로 연결하기 때문에 기하학적인 모양을 갖는 군집도 잘 찾을 수 있으며


    기하학적인 구조를 군집화한 예 (출처 : https://en.wikipedia.org/wiki/DBSCAN )

  • Noise point를 통하여, outlier 검출이 가능하다.

예제 코드

코드의 내용은 앞과 거의 유사하다.


model = DBSCAN(eps=0.3,min_samples=6)


모델 부분만 DBSCAN으로 바꿔 주고, epsilon 값은 eps에 minPts값은 min_samples 인자로 넘겨주면 된다. 이 예제에서는 각각 0.3 과 6을 주었다.


전체 코드를 보면 다음과 같다.


import pandas as pd
iris = datasets.load_iris()

labels = pd.DataFrame(iris.target)
labels.columns=['labels']
data = pd.DataFrame(iris.data)
data.columns=['Sepal length','Sepal width','Petal length','Petal width']
data = pd.concat([data,labels],axis=1)

data.head()



IRIS 데이타를 DataFrame으로 로딩 한 다음, 학습에 사용할 피쳐를 다음과 같이 feature 변수에 저장한다.


feature = data[ ['Sepal length','Sepal width','Petal length','Petal width']]
feature.head()


다음은 모델을 선언하고, 데이타를 넣어서 학습을 시킨다.


from sklearn.cluster import DBSCAN
import matplotlib.pyplot  as plt
import seaborn as sns

# create model and prediction
model = DBSCAN(min_samples=6)
predict = pd.DataFrame(model.fit_predict(feature))
predict.columns=['predict']

# concatenate labels to df as a new column
r = pd.concat([feature,predict],axis=1)


다음은 모델을 선언하고, 데이타를 넣어서 학습을 시킨다.

학습이 끝난 결과를 다음과 같이 3차원 그래프로 시각화 해보자. 아래 시각화는 3차원인데, 학습은 4차원으로 하였다. 그래서 다소 오류가 있어 보일 수 있다. 다차원 데이타를 시각화 하기위해서는 PCA나 t-SNE와 같은 차원 감소 (dimensional reduction) 기법을 사용해야 하는데,  이는 다음 글에서 다루도록한다.


from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# scatter plot
fig = plt.figure( figsize=(6,6))
ax = Axes3D(fig, rect=[0, 0, .95, 1], elev=48, azim=134)
ax.scatter(r['Sepal length'],r['Sepal width'],r['Petal length'],c=r['predict'],alpha=0.5)
ax.set_xlabel('Sepal lenth')
ax.set_ylabel('Sepal width')
ax.set_zlabel('Petal length')
plt.show()







마지막으로 Cross tabulazation 을 이용하여 모델을 검증해보면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있다.

ct = pd.crosstab(data['labels'],r['predict'])
print (ct)



이 코드에 대한 전체 내용은 https://github.com/bwcho75/dataanalyticsandML/blob/master/Clustering/5.%20DBSCANClustering-IRIS%204%20feature-Copy1.ipynb 에서 확인할 수 있다.

클러스터링 #1 - KMeans

빅데이타/머신러닝 | 2017.10.09 22:41 | Posted by 조대협

클러스터링과 KMeans를 이용한 데이타의 군집화

조대협 (http://bcho.tistory.com)

클러스터링 문제

클러스터링은 특성이 비슷한 데이타 끼리 묶어주는 머신러닝 기법이다. 비슷한 뉴스나 사용 패턴이 유사한 사용자를 묶어 주는것과 같은 패턴 인지나, 데이타 압축등에 널리 사용되는 학습 방법이다.

클러스터링은 라벨링 되어 있지 않은 데이타를 묶는 경우가 일반적이기 때문에 비지도학습 (Unsupervised learning) 학습 방법이 사용된다.


클러스터링 알고리즘은 KMeans, DBSCAN, Hierarchical clustering, Spectral Clustering 등 여러가지 기법이 있으며, 알고르즘의 특성에 따라 속도나 클러스터링 성능에 차이가 있기 때문에, 데이타의 모양에 따라서 적절한 클러스터링 알고리즘을 선택하는 것이 중요하다. 다음은 sklearn에 나와 있는 각 클러스터링 알고리즘의 성능에 대한 비교표이다.



출처 : http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_cluster_comparison.html#sphx-glr-auto-examples-cluster-plot-cluster-comparison-py


이 글에서는 클러스터링 알고리즘 중에서 간단하게 사용할 수 있는 KMeans와 Hierachical Clustering 알고리즘을 파이썬 sklearn 라이브러리를 이용하여 설명한다.


KMeans

KMeans 클러스터링 알고리즘은 n개의 중심점을 찍은 후에, 이 중심점에서 각 점간의 거리의 합이 가장 최소화가 되는 중심점 n의 위치를 찾고, 이 중심점에서 가까운 점들을 중심점을 기준으로 묶는 클러스터링 알고리즘이다.

아래 그림을 보면 3개의 군집이 존재하는 것을 볼 수 있다. 각 군집별로 중심점이 찍혀 있는데, 이 중심점의 위치를 움직여 가면서 각 군집의 데이타와 중심점의 거리가 가장 작은 중심점을 찾는 것이다.



이 중심점은 결국 각 군집의 데이타의 평균값을 위치로 가지게 되는데, 이런 이유로 Means(평균) 값 알고리즘이라고 한다.


IRIS 데이타를 이용한 KMeans Clustering

그러면 파이썬 sklearn 라이브러리를 이용하여 IRIS 데이타를 KMeans 알고리즘을 이용하여 클러스터링 해보자

Iris 데이타는 붓꽃의 데이타를 머신러닝 학습용으로 잘 정리해놓은 테스트 데이타 셋으로 꽃잎(Petal)의 크기와 꽃받침(Petal)의 크기에 따라 Iris 꽃의 종류를 분리해놓았다.

이 Iris 데이타는 sklearn 라이브러리 안에 샘플 데이타로 제공되고 있다. 이 데이타셋에는 세가지 붓꽃의 종류별로 50장, 총 150장의 데이타를 샘플로 제공한다.



출처 : https://www.google.co.kr/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&ved=0ahUKEwi0u5aAxePWAhXCNpQKHbTlAWwQjRwIBw&url=https%3A%2F%2Fwww.datacamp.com%2Fcommunity%2Ftutorials%2Fkeras-r-deep-learning&psig=AOvVaw2LZqoz0__VGKTODVDAbJnu&ust=1507638255303298


전체 소스 코드는 https://github.com/bwcho75/dataanalyticsandML/blob/master/Clustering/1.%20KMeans%20clustering-IRIS%202%20feature.ipynb 에 있다.


먼저 Iris 데이타를 로딩해보자


데이타를 로딩한 후에, 이 예제에서는 두개의 속성만 사용해서 분류하기로 해보자.  “Sepal length”와 “Sepal width” 컬럼 두개만 추출하여 학습용 feature라는 데이타 프레임으로 학습용 데이타를 만든다. Iris 데이타는 skearn.datasets에 들어있고 이를 로딩하려면 iris = datasets.load_iris()를 하면 로딩이 된다.

데이타는 로딩된 iris 데이타의 iris.data 필드에 들어가 있고, label은 iris.labels 컬럼에 들어가 있다.


from sklearn import datasets

import pandas as pd

iris = datasets.load_iris()


labels = pd.DataFrame(iris.target)

labels.columns=['labels']

data = pd.DataFrame(iris.data)

data.columns=['Sepal length','Sepal width','Petal length','Petal width']

data = pd.concat([data,labels],axis=1)

feature = data[ ['Sepal length','Sepal width']]

feature.head()




다음 K Means 라이브러리를 이용하여 학습을 시켜보자.


from sklearn.cluster import KMeans

import matplotlib.pyplot  as plt

import seaborn as sns


# create model and prediction

model = KMeans(n_clusters=3,algorithm='auto')

model.fit(feature)

predict = pd.DataFrame(model.predict(feature))

predict.columns=['predict']


sklearn.cluster에서 KMeans 라이브러리를 import 한후에, KMeans 객체를 생성하여 model에 저장한다. 이때 3개의 클러스터로 데이타를 군집화할것이기 때문에, 인자로 n_clusters=3으로 클러스터의 수를 정해준다.

model.fit(학습데이타)를 실행하면 학습 데이타를 이용하여 클러스터링을 위한 학습을 시작하고 학습 데이타에 맞는 중심점 3개를 추출해낸다. 이 학습이 된 모델을 가지고 model.predict(데이타) 를 수행하면 데이타를 학습된 모델에 맞춰서 군집화를 해서 어느 클러스터로 군집화가 되었는지 라벨을 리턴해준다.


클러스터링시, 클러스터의 라벨은 자동으로 0,1,2로 지정되는데, 이 순서는 학습을 할때 마다 임의로 변경이 될 수 있다.  클러스터링 된 라벨과 Sepal length, Sepal width를 하나의 데이타 프레임 r에  저장해서 출력해보자


# concatenate labels to df as a new column

r = pd.concat([feature,predict],axis=1)

시각화

K Means를 이용해서 클러스터링된 데이타를 Scatter plot을 이용해서 시각화 해보자


plt.scatter(r['Sepal length'],r['Sepal width'],c=r['predict'],alpha=0.5)


Scatter plot을 이용하여 클러스터링된 데이타를 그리고, 각 클러스터링 된 데이타를 라벨 (0,1,2)에 따라 색을 다르게 표시한다.

그리고 각 클러스터의 중심점을 붉은 색으로 점을 찍어서 나타내자.

클러스터별 중심점은 model.clsuter_centers 값에 저장이 된다. 중심점을 읽어서 center_x, center_y에 에 각 클러스터의 중심점 좌표를 저장하고 출력하자


centers = pd.DataFrame(model.cluster_centers_,columns=['Sepal length','Sepal width'])

center_x = centers['Sepal length']

center_y = centers['Sepal width']

plt.scatter(center_x,center_y,s=50,marker='D',c='r')

plt.show()


그래프로  출력된 결과는 다음과 같다.




데이타 스케일링를 통한 학습 데이타 정재

학습 데이타의 각 속성의 값이 범위가 크게 차이가 나면 머신러닝 학습이 잘 안되는 경우가 있는데, 예를 들어 속성 A의 범위가 1~1000이고, 속성 B의 범위가 1~10이면, 학습이 제대로 되지 않을 수 있다. 그래서 각 속성의 값의 범위를 동일하게 맞추는 것을 스케일링 (Feature scaling)이라고 한다


그림 좌측은 스케일링전의 원본 데이타, 우측은 데이타는 모든 속성을 0~1 사이로 조정한 결과이다. .

( 데이타 스케일링 대한 내용은 http://bcho.tistory.com/tag/data%20frame 참고 )



여러가지 알고리즘이 있는데 여기서 사용하는 스케일링 방법은 속성의 모든 값을 0~1 사이로 만들어주는 StandardScaling 방법을 사용한다.


즉 학습이 되기전에 데이타를 StandardScaler를 이용하여 스케일링을 조정한 후에, 스케일된 데이타를 KMeans 모델에 넣어서 학습 시키는 방법으로 두 단계를 거치는데, 이렇게 여러 단계를 거쳐서 데이타가 정재되고 학습되는 것을 파이프라인이라고 하고, sklearn.pipeline을 이용하여 손쉽게 구현이 가능하다.

아래 코드를 보자


from sklearn.pipeline import make_pipeline

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.cluster import KMeans


scaler = StandardScaler()

model = KMeans(n_clusters=3)

pipeline = make_pipeline(scaler,model)


먼저 StandardScaler 객체 scaler를 만든 후, KMeans 모델 객체를 model로 선언한다. 다음에 make_pipeline 메서드를 이용하여 scaler 아 kmeans 모델을 순차로 실행하도록 파이프라인을 만든다.


pipeline.fit(feature)

predict = pd.DataFrame(pipeline.predict(feature))


다음 pipeline.fit과 .predict 메서드를 이용하여 모델을 학습 시키고 예측을 수행한다.

위의 iris 예제의 경우 스케일링을 적용하더라도 크게 모델의 정확도가 향상된것을 확인할 수 없는데, 이유는 Sepal length의 범위가 4~8, Sepal width의 범위가 2~5로 각 범위의 편차가 크지 않기 때문에 스케일링이 효과가 없다.

Inertia value를 이용한 적정 군집수 판단

K Means를 수행하기전에는 클러스터의 개수를 명시적으로 지정해줘야 한다. 데이타를 2개로 군집화할것인지, 3개로 할것인지등을 정해야 하는데, 몇개의 클러스터의 수가 가장 적절할지는 어떻게 결정할 수 있을까? Inertia value 라는 값을 보면 적정 클러스터 수를 선택할 수 있는 힌트를 얻을 수 있는데, Inertia value는 군집화가된 후에, 각 중심점에서 군집의 데이타간의 거리를 합산한것이으로 군집의 응집도를 나타내는 값이다, 이 값이 작을 수록 응집도가 높게 군집화가 잘되었다고 평가할 수 있다.


이 inertia value는 KMeans 모델이 학습된 후에, model.inertia_ 값으로 뽑아 볼 수 있다.

다음은 iris 데이타를 가지고 1~6개의 클러스터로 클러스터링을 했을때, 각 클러스터 개수별로 inertia value를 출력해보는 코드이다.


ks = range(1,10)

inertias = []


for k in ks:

   model = KMeans(n_clusters=k)

   model.fit(feature)

   inertias.append(model.inertia_)

   

# Plot ks vs inertias

plt.plot(ks, inertias, '-o')

plt.xlabel('number of clusters, k')

plt.ylabel('inertia')

plt.xticks(ks)

plt.show()


다음은 출력된 그래프이나. Inertia 값이 급격하게 하강해서 3~5사이에서는 변화의 폭이 크지 않은 것을 볼 수 있다.


이 값을 보면, iris 데이타는 3~5개의 클러스터로 분류하는 것이 적절하다고 판단할 수 있다.

크로스 테이블 체크를 이용한 모델 판단

클러스터링 모델을 검증하는 방법이 inertia 값을 사용하는 방법도 있지만 학습용 데이타가 라벨링이 되어 있는 경우에는 Cross tabulation (교차 분석)를 통해서 모델을 검증할 수 있다.

Cross tabulation 은 Pandas 라이브러리의 .crosstab 함수를 이용하면 쉽게 수행이 가능하다.


ct = pd.crosstab(data['labels'],r['predict'])

print (ct)


다음은 iris 모델에 대한 교차 분석 결과 인데



새로 축이 원본 데이타의 라벨링 된 값을 나타내고 가로가 KMeans로 인해서 클러스터링 된 결과이다.

원래 라벨 값이 0 인 값이  KMeans 에서 클러스터링 된 결과 predict값을 보면, 2 로 결과가 나온것이 50개이다. 즉 49개는 제대로 분류했다는 이야기지만, label이 1로 된 데이타는 38 제대로 분리되고 12개는 잘못 분리된것을 볼 수 있다. 그리고 마지막으로 label이 2인 데이타는 35개가 제대로 분리되고 15개는 제대로 분리되지 않았음을 볼 수 있다.

KMeans 알고리즘의 문제점

K Means 알고리즘은 사용이 편하고 속도가 비교적 빠른 알고리즘인데 비해서 몇가지 문제점을 가지고 있다. 먼저 클러스터의 수를 정해줘야 하고, 결정적으로 K Means에서는 중심점을 측정할때 처음에 랜덤으로 중심점의 위치를 찾기 때문에,  잘못하면, 중심점과 점간의 거리가 Global optimum 인 최소 값을 찾는 게 아니라 중심점이 Local optimum 에 에 수렴하여 잘못된 분류를 할 수 있다는 취약점을 가지고 있다.



출처 : http://www.cenaero.be/Page.asp?docid=27087&langue=EN


다음 글에서는 비지도 학습 기반의 클러스터링 알고리즘중의 하나인 Hierachical Clustering 알고리즘에 대해서 소개해보도록 하겠다. Hierarchical Clustering은 이름에서도 알 수 있듯이 각 클러스터가 유사한 특징을 가지고 있는 여러 계층으로 되어 있을 때 효과적으로 사용할 수 있으며, 클러스터의 수 n을 정의하지 않고도 사용이 가능하다.



오토인코더를 이용한 비정상 거래 검출 모델 구현 #4

신용카드 이상 거래 감지 코드


조대협 (http://bcho.tistory.com)


구현코드


전체 모델 코드는 https://github.com/bwcho75/tensorflowML/blob/master/autoencoder/creditcard_fraud_detection/3.model.ipynb 에 있다.


코드는 http://bcho.tistory.com/1198 에 설명한 MNIST 데이타를 이용한 오토인코더 모델과 다르지 않다. 차이는 데이타 피딩을 784개의 피쳐에서 28개의 피쳐로만 변환하였고, 데이타를 MNIST 데이타셋에서 CSV에서 읽는 부분만 변경이 되었기 때문에 쉽게 이해할 수 있으리라 본다.


학습 및 예측 결과

모델을 만들고 학습을 한후에, 이상 거래를 검출해봤다. 학습은

creditcard_validation.csv에 총 57108개의 거래로그가 저장되어 있었고, 그중에, 246개가 비정상 거래였다.

네트워크는 28,20,10,7,10,20,28 형태의 네트워크를 사용하였다.

입출력 값의 차이가 큰것을 기준으로 이 값이 어느 임계치 수준 이상이면 비정상 거래로 검출하도록 하고 실험을 해본 결과

다음과 같은 결과를 얻었다.


임계치

검출된 비정상 거래수

정상거래인데 비정상 거래로 검출된 거래

1.1

112

1

1.0

114

5

0.9

117

7

0.8

124

22


대략 검출 비율은 112~120 개 내외로 / 246개 중에서 50%가 안된다.

검출된 거래가 이상 거래인지 아닌지 여부는 대략 90% 이상이 된다.


결론

네트워크를 튜닝하고나 학습 시키는 피쳐를 변형 시키면 예상하건데, 50% 보다 높은 70~80%의 이상 거래는 검출할 수 있을 것으로 보인다.


그러나 이번 케이스의 경우는 비정상 거래가 레이블링이 되어 있었기 때문에 이런 실험이 가능했지만, 일반적인 이상 거래 검출의 경우에는 레이블링되어 있는 비정상 거래를 얻기 힘들다. 그래서 오토인코더를 통해서 전체 데이타를 학습 시킨후에, 각 트렌젝션이나 그룹별(사용자나 쇼핑몰의 경우 판매자등)로 오토인코더를 통해서 VALIDATION을 한후, 입출력값의 차이가 큰것의 경우에는 비정상 거래일 가능성이 매우 높기 때문에, 입출력값이 차이가 큰것 부터 데이타 탐색을 통하여 이상 거래 패턴을 찾아내고, 이를 통해서 임계치를 조정하여, 이상거래를 지속적으로 검출할 수 있도록 한후에, 이상 거래에 대한 데이타가 어느정도 수집되면 DNN등의 지도 학습 모델을 구축하여 이상 거래를 자동으로 검출할 수 있는 시스템으로 전환하는 단계를 거치는 방법이 더 현실적인 방법이 아닐까 한다.


오토 인코더를 이용한 신용카드 비정상 거래 검출 

#3 학습 데이타 전처리


조대협 (http://bcho.tistory.com)




앞의 글들 (http://bcho.tistory.com/1198 http://bcho.tistory.com/1197 ) 에서 신용카드 이상 검출을 하기 위한 데이타에 대한 분석과, 오토 인코더에 대한 기본 원리 그리고 오토 인코더에 대한 샘플 코드를 살펴보았다.


이제 실제 모델을 만들기에 앞서 신용카드 거래 데이타를 학습에 적절하도록 전처리를 하도록한다.

데이타양이 그리 크지 않기 때문에, 데이타 전처리는 파이썬 데이타 라이브러리인 pandas dataframe을 사용하였다. 여기서 사용된 전처리 코드는 https://github.com/bwcho75/tensorflowML/blob/master/autoencoder/creditcard_fraud_detection/2.data_normalization.ipynb 에 공개되어 있다.


데이타 전처리 과정

신용카드 거래 데이타를 머신러닝 학습의 검증과 테스트에 적절하도록 다음과 같은 절차를 통하여 데이타를 전처리하여 CSV 파일로 저장하였다.

데이타 정규화

학습 데이타에 여러가지 피쳐를 사용하는데, 예를 들어 피쳐 V1의 범위가 -10000~10000이고, 피쳐 V2의 범위가 10~20 이라면, 각 피쳐의 범위가 차이가 매우 크기 때문에, 경사 하강법등을 이용할때, 학습 시간이 더디거나 또는 제대로 학습이 되지 않을 수 있다. 자세한 내용은 김성훈 교수님의 모두를 위한 딥러닝 강좌중 정규화 부분  https://www.youtube.com/watch?v=1jPjVoDV_uo&feature=youtu.be 을 참고하기 바란다.

그래서 피쳐의 범위를 보정(정규화)하여 학습을 돕는 과정을 데이타 정규화라고 하는데, 정규화에는 여러가지 방법이 있다. 여기서 사용한 방법은 Fearture scaling이라는 방법으로, 모든 피쳐의 값들을 0~1사이로 변환하는 방법이다. 위에서 언급한 V1은 -10000~10000의 범위가 0~1사이로 사상되는 것이고, V2도 10~20의 범위가 0~1사이로 사상된다.

공식은 아래와 같은데



참고 https://en.wikipedia.org/wiki/Normalization_(statistics)


정규화된 값은 = (원본값 - 피쳐의 최소값) / (피쳐의 최대값 - 피쳐의 최소값)


으로 계산한다.

앞의 V1값에서 0의 경우는 (0 - (-10000)) / (10000 - (-10000)) = 0.5 로 사상이 되는것이다.


그러면 신용카드 데이타에서 V1~V28 컬럼을 Feature scaling을 위해서 정규화를 하려면

df_csv = pd.read_csv('./data/creditcard.csv')

CSV에서 원본 데이타를 읽는다.

읽어드린 데이타의 일부를 보면 다음과 같다.


df_csv 는 데이타의 원본값을 나타내고,  df_csv.min() 각 컬럼의 최소값, df_csv.max()는 각 컬럼의 최대값을 나타낸다. 이 값들을 이용하여 위의 Feature Scaling 공식으로 구현하면 아래와 같이 된다


df_norm = (df_csv - df_csv.min() ) / (df_csv.max() - df_csv.min() )


이렇게 정규화된 값을 출력해보면 다음과 같다.




V1 컬럼의 -1.359807이 정규화후에 0.935192 로 변경된것을 확인할 수 있고 다른 필드들도 변경된것을 확인할 수 있다.

데이타 분할

전체 데이타를 정규화 하였으면 데이타를 학습용, 검증용, 테스트용 데이타로 나눠야 하는데, 오토 인코더의 원리는 정상적인 데이타를 학습 시킨후에, 데이타를 넣어서 오토인코더가 학습되어 있는 정상적인 패턴과 얼마나 다른가를 비교하는 것이기 때문에 학습 데이타에는 이상거래를 제외하고 정상적인 거래만으로 학습을 한다.

이를 위해서 먼저 데이타를 정상과 비정상 데이타셋 두가지로 분리한다.

아래 코드는 Class=1이면 비정상, Class=0이면 정상인 데이타로 분리가 되는데, 정상 데이타는 df_norm_nonfraud에 저장하고, 비정상 데이타는 df_norm_fraud에 저장하는 코드이다.

# split normalized data by label
df_norm_fraud=df_norm[ df_norm.Class==1.0] #fraud
df_norm_nonfraud=df_norm[ df_norm.Class==0.0] #non_fraud


정상 데이타를 60:20:20 비율로 학습용, 테스트용, 검증용으로 나누고, 비정상 데이타는 학습에는 사용되지 않고 테스트용 및 검증용에만 사용되기 때문에, 테스트용 및 검증용으로 50:50 비율로 나눈다.


# split non_fraudfor 60%,20%,20% (training,validation,test)
df_norm_nonfraud_train,df_norm_nonfraud_validate,df_norm_nonfraud_test = \
   np.split(df_norm_nonfraud,[int(.6*len(df_norm_nonfraud)),int(.8*len(df_norm_nonfraud))])


numpy의 split 함수를 쓰면 쉽게 데이타를 분할 할 수 있다. [int(.6*len(df_norm_nonfraud)),int(.8*len(df_norm_nonfraud))] 가 데이타를 분할하는 구간을 정의하는데,  데이타 프레임의 60%, 80% 구간을 데이타 분할 구간으로 하면 0~60%, 60~80%, 80~100% 구간 3가지로 나누어서 데이타를 분할하여 리턴한다. 같은 방식으로 아래와 같이 비정상 거래 데이타도 50% 구간을 기준으로 하여 두 덩어리로 데이타를 나눠서 리턴한다.


# split fraud data to 50%,50% (validation and test)
df_norm_fraud_validate,df_norm_fraud_test = \
   np.split(df_norm_fraud,[int(0.5*len(df_norm_fraud))])

데이타 합치기

다음 이렇게 나눠진 데이타를 테스트용 데이타는 정상과 비정상 거래 데이타를 합치고, 검증용 데이타 역시 정상과 비정상 거래를 합쳐서 각각 테스트용, 검증용 데이타셋을 만들어 낸다.

두개의 데이타 프레임을 합치는 것은 아래와 같이 .append() 메서드를 이용하면 된다.


df_train = df_norm_nonfraud_train.sample(frac=1)
df_validate = df_norm_nonfraud_validate.append(df_norm_fraud_validate).sample(frac=1)
df_test = df_norm_nonfraud_test.append(df_norm_fraud_test).sample(frac=1)

셔플링

데이타를 합치게 되면, 테스트용과 검증용 데이타 파일에서 처음에는 정상데이타가 나오다가 뒷부분에 비정상 데이타가 나오는 형태가 되기 때문에 테스트 결과가 올바르지 않을 수 있는 가능성이 있다. 그래서, 순서를 무작위로 섞는 셔플링(Shuffling) 작업을 수행한다.

셔플링은 위의 코드에서 .sample(frac=1)에 의해서 수행되는데, .sample은 해당 데이타 프레임에서 샘플 데이타를 추출하는 명령으로 frac은 샘플링 비율을 정의한다 1이면 100%로, 전체 데이타를 가져오겠다는 이야기 인데, sample()함수는 데이타를 가지고 오면서 순서를 바꾸기 때문에, 셔플링된 결과를 리턴하게 된다.


전체 파이프라인을 정리해서 도식화 해보면 다음과 같다.


다음글에서는 이렇게 정재된 데이타를 가지고 학습할 오토인코더 모델을 구현해보도록 한다.


오토인코더를 이용한 비정상 거래 검출 모델의 구현 #2

MNIST 오토인코더 샘플


조대협 (http://bcho.tistory.com)


신용카드 이상 거래 감지 시스템 구현에 앞서서, 먼저 오토인코더에 대한 이해를 하기 위해서 오토 인코더를 구현해보자. 오토 인코더 샘플 구현은 MNIST 데이타를 이용하여 학습하고 복원하는 코드를 만들어 보겠다.


이 코드의 원본은 Etsuji Nakai 님의 https://github.com/enakai00/autoencoder_example 코드를 사용하였다.


데이타 전처리

이 예제에서는 텐서플로우에 포함된 MNIST 데이타 tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets    tfrecord 로 변경해서 사용한다.TFRecord에 대한 설명은 http://bcho.tistory.com/1190 를 참고하기 바란다.

MNIST 데이타를 TFRecord로 변경하는 코드는 https://github.com/bwcho75/tensorflowML/blob/master/LAB5-Create-MNIST-TFRecord-Data.ipynb 에 있다. 이 코드를 실행하면, ./data/train.tfrecord ./data/test.tfrecords 에 학습 및 테스트 데이타 파일이 생성된다. 이 파일들을 아래서 만들 모델이 들어가 있는 디렉토리 아래 /data 디렉토리로 옮겨놓자.

학습 코드 구현

학습에 사용되는 모델은 텐서플로우 하이레벨 API인 tf.layers와 Estimator를 이용해서 구현한다.

하이레벨 API를 사용하는 이유는 http://bcho.tistory.com/1195 http://bcho.tistory.com/1196 에서도 설명했듯이 구현이 상대적으로 쉬울뿐더러, 분산 학습이 가능하기 때문이다.


전체 코드는 hhttps://github.com/bwcho75/tensorflowML/blob/master/LAB5-Autoencoder-MNIST-Estimator.ipynb 에 공유되어 있다.

데이타 입력부

데이타 입력 부분은 tfrecord 파일을 읽어서, 파일 큐를 생성해서 input_fn 을 생성하는 부분이다. 이렇게 생성된 input_fn 함수는 Estimator 를 통해서, 학습과 테스트(검증) 데이타로 피딩되게 된다.


데이타 입력 부분은 read_and_decode함수와 input_fn 함수로 구현되어 있는데, 각각을 살펴보자

def read_and_decode(filename_queue):
   reader = tf.TFRecordReader()
   _,serialized_example = reader.read(filename_queue)
   
   features = tf.parse_single_example(
       serialized_example,
       features={
           'image_raw':tf.FixedLenFeature([],tf.string),
           'label':tf.FixedLenFeature([],tf.int64),
       })
   
   image = tf.decode_raw(features['image_raw'],tf.uint8)
   image.set_shape([784]) #image shape is (784,)
   image = tf.cast(image,tf.float32)*(1.0/255)
   label = tf.cast(features['label'],tf.int32)
   
   return image,label


read_and_decode 함수는 filename_queue에서, 파일을 읽어서 순서대로 TFRecoderReader를 읽어서 파싱한후에, image_raw이름으로 된 피쳐와,  label로 된 피쳐를 읽어서 각각 image와 label 이라는 텐서에 저장한다.

image는 차원을 맞추기 위해서 set_shape를 이용하여 1차원으로 784의 길이를 가진 텐서로 변환하고, 학습에 적절하도록 데이타를 regulization 을 하기 위해서, 1.0/255 를 곱해줘서 1~255값의 칼라값을 0~1사이의 값으로 변환한다.

그리고 label값은 0~9를 나타내는 숫자 라벨이기 때문에, tf.int32로 형 변환을 한다.

변환이 끝난 image와 label 텐서를 리턴한다.


def input_fn(filename,batch_size=100):
   filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename])
   
   image,label = read_and_decode(filename_queue)
   images,labels = tf.train.batch(
       [image,label],batch_size=batch_size,
       capacity=1000+3*batch_size)
   #images : (100,784), labels : (100,1)
   
   return {'inputs':images},labels

Input_fn 함수는 실제로 Estimator에 값을 피딩하는 함수로, 입력 받은 filename으로 파일이름 큐를 만들어서 read_and_decode 함수에 전달 한 후, image와 label 값을 리턴받는다.

리턴 받은 값을 바로 리턴하지 않고 배치 학습을 위해서 tf.train.batch를 이용하여 배치 사이즈(batch_size)만큼 묶어서 리턴한다.

모델 구현부

데이타 입력 부분이 완성되었으면, 데이타를 읽어서 학습 하는 부분을 살펴보자.


모델 구현

아래는 모델을 구현한 autoecndoer_model_fn 함수이다.

Custom Estimator를 구현하기 위해서 사용한 구조이다.


def autoencoder_model_fn(features,labels,mode):
   input_layer = features['inputs']
   dense1 = tf.layers.dense(inputs=input_layer,units=256,activation=tf.nn.relu)
   dense2 = tf.layers.dense(inputs=dense1,units=128,activation=tf.nn.relu)
   dense3 = tf.layers.dense(inputs=dense2,units=16,activation=tf.nn.relu)
   dense4 = tf.layers.dense(inputs=dense3,units=128,activation=tf.nn.relu)
   dense5 = tf.layers.dense(inputs=dense4,units=256,activation=tf.nn.relu)
   output_layer = tf.layers.dense(inputs=dense5,units=784,activation=tf.nn.sigmoid)
   
   #training and evaluation mode
   if mode in (Modes.TRAIN,Modes.EVAL):
       global_step = tf.contrib.framework.get_or_create_global_step()
       label_indices = tf.cast(labels,tf.int32)
       loss = tf.reduce_sum(tf.square(output_layer - input_layer))
       tf.summary.scalar('OptimizeLoss',loss)

       if mode == Modes.TRAIN:
           optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
           train_op = optimizer.minimize(loss,global_step=global_step)
           return tf.estimator.EstimatorSpec(mode,loss = loss, train_op = train_op)
       if mode == Modes.EVAL:
           eval_metric_ops = None
           return tf.estimator.EstimatorSpec(
               mode,loss=loss,eval_metric_ops = eval_metric_ops)
       
   # prediction mode
   if mode == Modes.PREDICT:
       predictions={
           'outputs':output_layer
       }
       export_outputs={
           'outputs':tf.estimator.export.PredictOutput(predictions)
       }
       return tf.estimator.EstimatorSpec(
           mode,predictions=predictions,export_outputs=export_outputs) #이부분 코드 상세 조사할것


오토인코더 네트워크를 구현하기 위한 코드는 다음 부분으로 복잡하지 않다

   input_layer = features['inputs']
   dense1 = tf.layers.dense(inputs=input_layer,units=256,activation=tf.nn.relu)
   dense2 = tf.layers.dense(inputs=dense1,units=128,activation=tf.nn.relu)
   dense3 = tf.layers.dense(inputs=dense2,units=16,activation=tf.nn.relu)
   dense4 = tf.layers.dense(inputs=dense3,units=128,activation=tf.nn.relu)
   dense5 = tf.layers.dense(inputs=dense4,units=256,activation=tf.nn.relu)
   output_layer = tf.layers.dense(inputs=dense5,units=784,activation=tf.nn.sigmoid)


input_fn에서 피딩 받은 데이타를 input_layer로 받아서, 각 256,128,16,128,,256의 노드로 되어 있는  5개의 네트워크를 통과한 후에, 최종적으로 784의 아웃풋과  sigmoid 함수를 활성화(activation function)으로 가지는 output layer를 거쳐서 나온다.


다음 모델의 모드 즉 학습, 평가, 그리고 예측 모드에 따라서 loss 함수나 train_op 등이 다르게 정해진다.

  #training and evaluation mode
   if mode in (Modes.TRAIN,Modes.EVAL):
       global_step = tf.contrib.framework.get_or_create_global_step()
       label_indices = tf.cast(labels,tf.int32)
       loss = tf.reduce_sum(tf.square(output_layer - input_layer))
       tf.summary.scalar('OptimizeLoss',loss)


학습과 테스트 모드일 경우, global_step을 정하고, loss 함수를 정의한다.

학습 모드일 경우에는 아래와 같이 옵티마이저를 정하고,이 옵티마이저를 이용하여 loss 값을 최적화 하도록 하는 train_op를 정의해서 EstimatorSpec을 만들어서 리턴하였다.


      if mode == Modes.TRAIN:
           optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
           train_op = optimizer.minimize(loss,global_step=global_step)
           return tf.estimator.EstimatorSpec(mode,loss = loss, train_op = train_op)


테스트 모드 일 경우에는 옵티마이즈할 필요가 없기 때문에, 옵티마이져를 정의하지 않고 loss 값을 리턴하고, 평가를 위한 Evalutaion metrics를 정해서 리턴한다. 아래 코드는 별도로 evaluation metrics 를 정의하지 않고, 디폴트 메트릭스를 사용하였다.


      if mode == Modes.EVAL:
           eval_metric_ops = None
           return tf.estimator.EstimatorSpec(
               mode,loss=loss,eval_metric_ops = eval_metric_ops)


예측 모드일 경우에는 loss 값이나 optimizer 등의 정의가 필요 없고, output값을 어떤 값을 내보낼지만 정의하면 되고, 예측 모델 (prediction model)을 프로토콜 버퍼 포맷으로 export 할때의 구조를 정의하기 위해서 export_outpus 부분만 아래와 같이 정의해주면 된다.


  # prediction mode
   if mode == Modes.PREDICT:
       predictions={
           'outputs':output_layer
       }
       export_outputs={
           'outputs':tf.estimator.export.PredictOutput(predictions)
       }
       return tf.estimator.EstimatorSpec(
           mode,predictions=predictions,export_outputs=export_outputs)

Estimator 생성

모델에 대한 정의가 끝났으면, Estimator를 생성하는데, Estimator 정의는 아래와 같이 앞에서 정의한 모델인 autoencoder_model_fn을 정의해주고

def build_estimator(model_dir):
   return tf.estimator.Estimator(
       model_fn = autoencoder_model_fn,
       model_dir = model_dir,
       config=tf.contrib.learn.RunConfig(save_checkpoints_secs=180))


실험 (Experiment) 구현

앞에서 구현된 Estimator를 이용하여, 학습과 테스트를 진행할 수 있는데, 직접 Estimator를 불러사용하는 방법 이외에 Experiment 라는 클래스를 사용하면, 이 부분을 단순화 할 수 있다.

Experiment에는 사용하고자 하는  Estimator와 학습과 테스트용 데이타 셋, 그리고 export 전략 및, 학습,테스트 스탭을 넣어주면 자동으로 Estimator를 이용하여 학습과 테스트를 진행해준다.

아래는 Experiment 를 구현한 예이다.


def generate_experiment_fn(data_dir,
                         train_batch_size = 100,
                         eval_batch_size = 100,
                         train_steps = 1000,
                         eval_steps = 1,
                         **experiment_args):
   def _experiment_fn(output_dir):
       return Experiment(
           build_estimator(output_dir),
           train_input_fn=get_input_fn('./data/train.tfrecords',batch_size=train_batch_size),
           eval_input_fn=get_input_fn('./data/test.tfrecords',batch_size=eval_batch_size),
           export_strategies = [saved_model_export_utils.make_export_strategy(
               serving_input_fn,
               default_output_alternative_key=None,
               exports_to_keep=1)
           ],
           train_steps = train_steps,
           eval_steps = eval_steps,
           **experiment_args
       )
   return _experiment_fn



learn_runner.run(
   generate_experiment_fn(
       data_dir='./data/',
       train_steps=2000),
   OUTDIR)


대략 50,000 스탭까지 학습을 진행하면 loss 값 500 정도로 수렴 되는 것을 확인할 수 있다.

검증 코드 구현

검증 코드는 MNIST 데이타에서 테스트용 데이타를 로딩하여 테스트 이미지를 앞에서 학습된 이미지로 인코딩했다가 디코딩 하는 예제이다. 입력 이미지와 출력 이미지가 비슷할 수 록 제대로 학습된것이라고 볼수 있다.

Export 된 모듈 로딩

아래 코드는 앞의 학습과정에서 Export 된 학습된 모델을 로딩하여 새롭게 그래프를 로딩 하는 코드이다.


#reset graph
tf.reset_default_graph()

export_dir = OUTDIR+'/export/Servo/'
timestamp = os.listdir(export_dir)[0]
export_dir = export_dir + timestamp
print(export_dir)

sess = tf.Session()
meta_graph = tf.saved_model.loader.load(sess,[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],export_dir)
model_signature = meta_graph.signature_def['serving_default']
input_signature = model_signature.inputs
output_signature = model_signature.outputs

print(input_signature.keys())
print(output_signature.keys())


tf.reset_default_graph()를 이용하여, 그래프를 리셋 한후, tf.save_model.loader.load()를 이용하여 export_dir에서 Export 된 파일을 읽어서 로딩한다.

다음 입력값과 출력값의 텐서 이름을 알기 위해서 model_signature.input과 output 시그니쳐를 읽어낸후 각각 keys()를 이용하여 입력과 출력 텐서 이름을 출력하였다.

이 텐서 이름은 로딩된 그래프에 입력을 넣고 출력 값을 뽑을 때 사용하게 된다.

테스트 코드 구현

학습된 모델이 로딩 되었으면 로딩된 모델을 이용하여 MNIST 테스트 데이타를 오토 인코더에 넣어서 예측을 진행 해본다.


from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)
images, labels = mnist.test.images, mnist.test.labels

feed_dict = {sess.graph.get_tensor_by_name(input_signature['inputs'].name): mnist.test.images[:10]}
output = sess.graph.get_tensor_by_name(output_signature['outputs'].name)
results = sess.run(output, feed_dict=feed_dict)

fig = plt.figure(figsize=(4,15))
for i in range(10):
       subplot = fig.add_subplot(10,2,i*2+1)
       subplot.set_xticks([])
       subplot.set_yticks([])
       subplot.imshow(images[i].reshape((28,28)), vmin=0, vmax=1,
                      cmap=plt.cm.gray_r, interpolation="nearest")
       
       subplot = fig.add_subplot(10,2,i*2+2)
       subplot.set_xticks([])
       subplot.set_yticks([])
       subplot.imshow(results[i].reshape((28,28)), vmin=0, vmax=1,
                      cmap=plt.cm.gray_r, interpolation="nearest")

plt.show()


feed_dict = {sess.graph.get_tensor_by_name(input_signature['inputs'].name): mnist.test.images[:10]} 부분은 입력 데이타를 정의하는 부분으로, 앞에 모델 로딩시 사용했던 것과 같이 입력 텐서의 이름을 얻기 위해서 input_signature의 이름을 얻은 후, 그래프에서 그 이름으로 텐서를 가지고 온다. 그 이후, 가져온 텐서에 mnist 테스트 데이타셋에서 이미지 부분을 0~9 개를 피딩한다.


출력 값도 마찬가지로 output_signature에서 output 텐서 이름을 가지고 온후에, get_tensor_by_name 으로 해당 텐서를 가지고 온후에, output 변수에 저장한다.


마지막으로 sess.run을 통해서 feed_dict 값을 피딩하고, output 텐서를 리턴하여, 결과를 results로 리턴한다.

나머지는 리턴된 10개의 prediction result를 matplotlib를 이용하여 시각화 한 결과이다.

아래 결과와 같이 입력값과 출력값이 거의 유사하게 복원되었음을 확인할 수 있다.



테스트 코드를 웹으로 구현

테스트를 위해서 MNIST 데이타를 입력하는 것 말고, HTML 화면을 이용하여 직접 마우스로 숫자를 그래서 입력할 수 있도록 해보자


코드 구조 자체는 위의 예제와 같기 때문에 별도로 설명하지 않는다.



위의 그림과 같이 HTML 입력 박스에 마우스로 그림을 그리면 아래 그림과 같이 입력값과 함께 복원된 이미지를 보여 준다.

웹을 이용하여 숫자와 알파벳을 입력해서 입력과 결과값을 구분해본 결과, 영문이던 숫자이던 입출력 차이가 영문이나 숫자가 크게 차이가 나지 않아서, 변별력이 크지 않았다.



트레이닝 스탭이 이 50,000 스텝 정도면 loss값이 500 근처로 수렴을 하였는데, 1,000,000 스텝을 학습 시켜서 MNIST 데이타에 대한 기억 효과를 극대화 하려고 했지만 큰 효과가 없었다.

여러가지 원인이 있겠지만, HTML에서 손으로 이미지를 인식 받는 만큼, 글자의 위치나 크기에 따라서 loss 값이 크게 차이가 나는 결과를 보였다.  이 부분은 컨볼루셔널 필터 (Convolution Filter)를 사용하면 해결이 가능할것 같으나 적용은 하지 않았다.




또한 학습에 사용된 데이타는 0~255 의 흑백 값이지만, 위의 예제에서 웹을 통해 입력받은 값은 흑/백 (0 or 255)인 값이기 때문에 눈으로 보기에는 비슷하지만 실제로는 많이 다른 값이다.


또는 학습 데이타가 모자르거나 또는 네트워크 사이즈가 작았을 것으로 생각하는데, 그 부분은 별도로 테스트 하지 않았다.

신용 카드 데이타의 경우 손으로 그리는 그림이 아니기 때문에, 이런 문제는 없을 것으로 생각 하는데, 만약 문제가 된다면 네트워크 사이즈를 조정해보는 방안으로 진행할 예정이다.


다음 글에서는 신용 카드 데이타를 가지고 오토 인코더를 이용하여 비정상 거래를 검출하기 위해서 학습을 우하여 데이타 전처리를 하는 부분에 대해서 알아보도록 하겠다.


전체 코드 디렉토리가 변경되었습니다.

오토인코더를 이용한 비정상 거래 검출 모델의 구현 #1

신용카드 거래 데이타 분석


조대협 (http://bcho.tistory.com)


이미지 인식 모델은 만들어봤고, 아무래도 실제로 짜봐야 하는지라 좋은 시나리오를 고민하고 있는데, 추천 시스템도 좋지만, 이상 거래 감지에 대해 접할 기회가 있어서 이상 거래 감지 (Fraud Detection System)  시스템을 만들어 보기로 하였다


데이타셋

샘플 데이타를 구해야 하는데, 마침 kaggle.com 에 크레딧 카드 이상거래 감지용 데이타가 있었다.

https://www.kaggle.com/dalpozz/creditcardfraud 에서 데이타를 다운 받을 수 있다.




CSV 형태로 되어 있으며, 2013년 유럽 카드사의 실 데이타 이다. 2일간의 데이타 이고, 총 284,807건의 트렌젝션 로그중에, 492건이 비정상 데이타이고, 데이타 분포는 비정상 데이타가 0.172%로 심하게 불균형적이다.


전체 31개의 컬럼중, 첫번째 컬럼은 시간,30번째 컬럼은 비정상 거래 유무 (1이면 비정상, 0이면 정상) 그리고 마지막 31번째 컬럼은 결재 금액을 나타낸다 2~29번째 컬럼이 특징 데이타 인데, V1~V28로 표현되고 데이타 컬럼명은 보안을 이유로 모두 삭제 되었다.


데이타 분석

어떤 컬럼들을 피쳐로 정할것인가를 결정하기 위해서 데이타 분석을 시작한다.

데이타 분석 방법은  https://www.kaggle.com/currie32/predicting-fraud-with-tensorflow 를 참고하였다.


시간대별 트렌젝션양을 분석해보면 별다른 상관 관계를 찾을 수 없다.


트렌젝션 금액별로 비교를 한 그림이다.


위의 비정상 데이타를 보면, 작은 금액에서 비정상 거래가 많이 일어난것을 볼 수 있지만, 정상 거래군과 비교를 해서 다른 특징을 찾아낼 수 없다.


다음은 트랜젝션 금액을 기준으로 V1~V28 피쳐를 비교 분석해봤다.


붉은 점은 비정상, 파란점이 정상 거래이고, 가로축이 금액, 새로축이 V1 값이다. 이런 방법으로 V1~V8에 대한 그래프를 그려봤으나, 비정상 거래가 항상 정상거래의 부분집합형으로 별다른 특이점을 찾아낼 수 없었다.


다음으로 V1~V28 각 컬럼간의 값 분포를 히스토 그램으로 표현한 결과이다.

아래는 V2 피쳐의 값을 히스토그램으로 표현한 결과로 파란색이 정상, 붉은 색이 비정상 거래인데, 히스토그램이 차이가 나는 것을 확인할 수 있다.


V4 피쳐 역시 아래 그림과 같이 차이가 있는 것을 볼 수 있다.


V22 피쳐의 경우에는 정상과 비정상 거래의 패턴이 거의 유사하여 변별력이 없는것을 볼 수 있다.



이런식으로, V1~V28중에 비정상과 정상거래에 차이를 보이는 피쳐들만 선정한다.

위의 그래프들은 생성하는 코드는 https://github.com/bwcho75/tensorflowML/blob/master/autoencoder/Credit%20card%20fraud%20detection%20(Data%20Analytics).ipynb 에 있다.


모델 선택

정상거래와 비정상 거래가 라벨링이 되어 있기 때문에, 로지스틱 회귀나 일반적인 뉴럴네트워크를 사용해도 되지만, 비정상 거래 검출 로직의 경우 비정상 거래를 분별해서 라벨링한 데이타를 구하기가 매우 어렵다.

그래서 라벨된 데이타를 전제로 하는 지도학습보다 비지도학습 알고리즘을 선택하기로 한다.


비지도 학습 모델 중에서 오토 인코더라는 모델을 사용할 예정이다.

오토인코더 (AutoEncoder)

오토 인코더는 딥네트워크 기반의 비지도 학습 모델로, 뉴럴네트워크 두개를 뒤집어서 붙여놓은 형태이다.





<그림 출처 : https://deeplearning4j.org/deepautoencoder >

앞에 있는 뉴럴네트워크는 인코더, 뒤에 붙은 네트워크는 디코더가 된다.

인코더를 통해서 입력 데이타에 대한 특징을 추출해내고, 이 결과를 가지고 뉴럴 네트워크를 역으로 붙여서 원본 데이타를 생성해낸다.




이 과정에서 입력과 출력값이 최대한 같아지도록 튜닝함으로써, Feature를 잘 추출할 수 있게 하는것이 오토 인코더의 원리이다.


비정상 거래 검출에 있어서 이를 활용하는 방법은 학습이 되지 않은 데이타의 경우 디코더에 의해 복원이 제대로 되지 않고 원본 데이타와 비교했을때 차이값이 크기 때문에, 정상 거래로 학습된 모델은 비정상 거래가 들어왔을때 결과값이 입력값보다 많이 다를것이라는 것을 가정한다.


그러면 입력값 대비 출력값이 얼마나 다르면 비정상 거래로 판단할것인가에 대한 임계치 설정이 필요한데, 이는 실제 데이타를 통한 설정이나 또는 통계상의 데이타에 의존할 수 밖에 없다. 예를 들어 전체 신용카드 거래의 0.1%가 비정상 거래라는 것을 가정하면, 입력 값들 중에서 출력값과 차이가 큰 순서대로 데이타를 봤을때 상위 0.1%만을 비정상 거래로 판단한다.


또는 비지도 학습이기 때문에, 나온 데이타로 정상/비정상을 판단하기 보다는 비정상 거래일 가능성을 염두해놓고, 그 거래들을 비정상 거래일 것이라고 예측하고 이 비정상 거래 후보에 대해서 실제 확인이나 다른 지표에 대한 심층 분석을 통해서 비정상 거래를 판별한다.


이러한 과정을 거쳐서 비정상 거래가 판별이 되면, 비정상 거래에 대한 데이타를 라벨링하고 이를 통해서 다음 모델 학습시 임계치 값을 설정하거나 다른 지도 학습 알고리즘으로 변경하는 방법등을 고민해볼 수 있다.


다음글에서는 실제로 오토인코더 모델을 텐서플로우를 이용해서 구현해보겠다.


텐서플로우 하이레벨 API Estimator를 이용한 모델 정의 방법


조대협 (http://bcho.tistory.com)


텐서플로우의 하이레벨 API를 이용하기 위해서는 Estimator 를 사용하는데, Estimator 는 Predefined model 도 있지만, 직접 모델을 구현할 수 있다. 하이레벨 API와 Estimator에 대한 설명은 http://bcho.tistory.com/1195 글을 참고하기 바란다.


이 문서는 Custom Estimator를 이용하여 Estimator를 구현하는 방법에 대해서 설명하고 있으며, 대부분 https://www.tensorflow.org/extend/estimators 의 내용을 참고하여 작성하였다.

Custom Estimator

Estimator의 스켈레톤 코드는 다음과 같다. 모델을 정의하는 함수는 학습을 할 feature와, label을 입력 받고, 모델의 모드 (학습, 테스트, 예측) 모드를 인자로 받아서 모드에 따라서 모델을 다르게 정의할 수 있다. 예를 들어 학습의 경우 드롭 아웃을 사용하지만 테스트 모드에서는 드롭 아웃을 사용하지 않는다.

def model_fn(features, labels, mode, params):
  # Logic to do the following:
  # 1. Configure the model via TensorFlow operations
  # 2. Define the loss function for training/evaluation
  # 3. Define the training operation/optimizer
  # 4. Generate predictions
  # 5. Return predictions/loss/train_op/eval_metric_ops in EstimatorSpec object
  return EstimatorSpec(mode, predictions, loss, train_op, eval_metric_ops)

입력 인자에 대한 설명

그러면 각 인자를 구체적으로 살펴보자

  • features : input_fn을 통해서 입력되는 feature로 dict 형태가 된다.

  • labels : input_fn을 통해서 입력되는 label 값으로 텐서 형태이고, predict (예측) 모드 일 경우에는 비어 있게 된다.

  • mode : 모드는 모델의 모드로, tf.estimator.ModeKeys 중 하나를 사용하게 된다.

    • tf.estimator.ModeKeys.TRAIN : 학습 모드로 Estimator의 train()을 호출하였을 경우 사용되는 모드이다.

    • tf.estimator.ModeKeys.EVAL : 테스트 모드로, evaluate() 함수를 호출하였을 경우 사용되는 모드이다.

    • tf.estimator.ModeKeys.PREDICT : 예측모드로,  predict() 함수를 호출하였을 경우에 사용되는 모드이다.  

  • param : 추가적으로 입력할 수 있는 패러미터로, dict 포맷을 가지고 있으며, 하이퍼 패러미터등을 이 변수를 통해서 넘겨 받는다.

Estimator 에서 하는 일

Estimator 를 구현할때, Estimator 내의 내용은 모델을 설정하고, 모델의 그래프를 그린 다음에, 모델에 대한 loss 함수를 정의하고, Optimizer를 정의하여 loss 값의 최소값을 찾는다. 그리고 prediction 값을 계산한다.


Estimator의 리턴값

Estimator에서 리턴하는 값은 tf.estimator.EstimatorSpec 객체를 리턴하는데, 이 객체는 다음과 같은 값을 갖는다.

  • mode : Estimator가 수행한 모드. 보통 입력값으로 받은 모드 값이 그대로 리턴된다.

  • prediction (PREDICT 모드에서만 사용됨) : PREDICT 모드에서 예측을 수행하였을 경우, 예측된 값을 dict 형태로 리턴한다.

  • loss (EVAL 또는, TRAIN 모드에서 사용됨) : 학습과 테스트중에 loss 값을 리턴한다.

  • train_op (트레이닝 모드에서만 필요함) : 한 스텝의 학습을 수행하기 위해서 호출하는 함수를 리턴한다. 보통 옵티마이져의  minimize()와 같은 함수가 사용된다.
           optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
           train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)
           return tf.estimator.EstimatorSpec(mode, loss=loss, train_op=train_op)

  • eval_metrics_ops (optional) : EVAL (테스트) 모드에서 테스트를 위해서 사용된 인자들을 dict 형태로 리턴한다. tf.metrics에는 미리 정의된 일반적인 메트릭들이 정의되어 있는데, 예를 들어 accuracy 등이 이에 해당한다. 아래는 tf.metrics.accuracy를 이용하여 예측값 (predictions)과 라벨(labels)의 값을 계산하여, 메트릭으로 리턴하는 방법이다.

    eval_metric_ops = {
    "accuracy": tf.metrics.accuracy(labels, predictions) }

    만약 rmse를 evaluation metric으로 사용하고자 하면 다음과 같이 정의한다.
    eval_metric_ops = {
       "rmse": tf.metrics.root_mean_squared_error(
           tf.cast(labels, tf.float64), predictions)
    }

    만약에 별도의 메트릭을 정의하지 않으면, 디폴트로 loss 값만 EVAL 단계에서 계산되게 된다.

데이타 입력 처리

모델로의 데이타 입력은 Esitmator의 모델 함수로 입력되는 features 변수를 통해서 입력 된다.

features는 컬럼명으로된 키와, 컬럼 값으로 이루어진 dict 형태의 데이타 형으로, 뉴럴 네트워크 모델에 데이타를 입력하기 위해서는 이중에서 학습에 사용할 컬럼만을 추출하여, 입력 레이어에 넣어 줘야 한다.

이 features 에서 특정 컬럼만을 지정하여 추출한 후에, 그 컬럼의 값을 넣어주는 것은 tf.feature_column.input_layer 함수를 사용하면 된다.


예제를 보자

input_layer = tf.feature_column.input_layer(
 features=features, feature_columns=[age, height, weight])


위의 예제는 features 에서 age,height,weight 컬럼을 추출하여 input layer로 넣는 코드이다.

네트워크 정의

데이타를 읽었으면 이제 뉴럴네트워크를 구성해야 한다. 네트워크의 레이어는 tf.layers 로 간단하게 구현할 수 있다. tf.layer에는 풀링,드롭아웃,일반적인 뉴럴네트워크의 히든 레이어, 컨볼루셔널 네트워크들이 함수로 구현되어 있기 때문에 각 레이어를 하나의 함수로 간단하게 정의가 가능하다.


아래는 히든레이어를 구현하는 tf.layers.dense 함수이다.


tf.layers.dense( inputs, units, activation)


  • inputs는 앞의 레이어를 정의하고

  • units는 이 레이어에 크기를 정의하고

  • 마지막으로 activation은 sigmoid나,ReLu와 같은 Activation 함수를 정의한다.


다음 예제는 5개의 히든 레이어를 가지는 오토 인코더 네트워크를 정의한 예이다.

 input_layer = features['inputs'] # 784 pixels
   dense1 = tf.layers.dense(inputs=input_layer, units=256, activation=tf.nn.relu)
   dense2 = tf.layers.dense(inputs=dense1, units=128, activation=tf.nn.relu)
   dense3 = tf.layers.dense(inputs=dense2, units=16, activation=tf.nn.relu)
   dense4 = tf.layers.dense(inputs=dense3, units=128, activation=tf.nn.relu)
   dense5 = tf.layers.dense(inputs=dense4, units=256, activation=tf.nn.relu)
   output_layer = tf.layers.dense(inputs=dense5, units=784, activation=tf.nn.sigmoid)


5개의 히든 레이어는 각각 256,128,16,128,256 개의 노드를 가지고 있고, 각각 ReLu를 Activation 함수로 사용하였다.

그리고 마지막 output layer는 784개의 노드를 가지고 sigmoid 함수를 activation 함수로 사용하였다.

Loss 함수 정의

다음 모델에 대한 비용함수(loss/cost function)을 정의한다. 이 글을 읽을 수준이면 비용함수에 대해서 별도로 설명하지 않아도 되리라고 보는데, 비용함수는 예측값과 원래 라벨에 대한 차이의 합을 나타내는 것이 비용함수이다.


 # Connect the output layer to second hidden layer (no activation fn)

 output_layer = tf.layers.dense(second_hidden_layer, 1)
 # Reshape output layer to 1-dim Tensor to return predictions
 predictions = tf.reshape(output_layer, [-1])
 predictions_dict = {"ages": predictions}

 # Calculate loss using mean squared erro
 loss = tf.losses.mean_squared_error(labels, predictions)

코드를 보면, 최종 예측된 값은 predictions에 저장되고, 학습 데이타로 부터 받은 라벨 값은 labels에 저장된다. 이 차이를 계산할때, MSE (mean square error)를 사용하였다.

Training Op 정의

비용 함수가 적용되었으면, 이 비용함수의 값을 최적화 하는 것이 학습이기 때문에, 옵티마이저를 정의하고, 옵티마이저를 이용하여 비용함수의 최적화가 되도록 한다.

아래 코드는  Optimizer를 GradientDescentOptimizer로 정의하고, 이 옵티마이저를 이용하여 이용하여 loss 값을 최소화 하도록 하였다.

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(
   learning_rate=params["learning_rate"])

train_op = optimizer.minimize(
   loss=loss, global_step=tf.train.get_global_step())

전체 코드

그러면 위의 내용을 모두 합쳐서 model_fn으로 모아서 해보자.

def model_fn(features, labels, mode, params):
 """Model function for Estimator."""
 # Connect the first hidden layer to input layer
 # (features["x"]) with relu activation
 first_hidden_layer = tf.layers.dense(features["x"], 10, activation=tf.nn.relu)

 # Connect the second hidden layer to first hidden layer with relu
 second_hidden_layer = tf.layers.dense(
     first_hidden_layer, 10, activation=tf.nn.relu)

 # Connect the output layer to second hidden layer (no activation fn)
 output_layer = tf.layers.dense(second_hidden_layer, 1)


 # Reshape output layer to 1-dim Tensor to return predictions
 predictions = tf.reshape(output_layer, [-1])

 # Provide an estimator spec for `ModeKeys.PREDICT`.
 if mode == tf.estimator.ModeKeys.PREDICT:
   return tf.estimator.EstimatorSpec(
       mode=mode,
       predictions={"ages": predictions})

 # Calculate loss using mean squared error
 loss = tf.losses.mean_squared_error(labels, predictions)

 # Calculate root mean squared error as additional eval metric
 eval_metric_ops = {
     "rmse": tf.metrics.root_mean_squared_error(
         tf.cast(labels, tf.float64), predictions)
 }

 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(
  learning_rate=params["learning_rate"])

 train_op = optimizer.minimize(
     loss=loss, global_step=tf.train.get_global_step())

 # Provide an estimator spec for `ModeKeys.EVAL` and `ModeKeys.TRAIN` modes.

 return tf.estimator.EstimatorSpec(
     mode=mode,
     loss=loss,
     train_op=train_op,
     eval_metric_ops=eval_metric_ops)

데이타 입력

 first_hidden_layer = tf.layers.dense(features["x"], 10, activation=tf.nn.relu)

네트워크 정의

 # Connect the second hidden layer to first hidden layer with relu
 second_hidden_layer = tf.layers.dense(
     first_hidden_layer, 10, activation=tf.nn.relu)

 # Connect the output layer to second hidden layer (no activation fn)
 output_layer = tf.layers.dense(second_hidden_layer, 1)

first_hidden_layer의 입력값을 가지고 네트워크를 구성한다. 두번째 레이어는 first_hidden_layer를 입력값으로 하여, 10개의 노드를 가지고, ReLu를 activation 레이어로 가지도록 하였다.  

마지막 계층은 두번째 계층에서 나온 결과를 하나의 노드를 이용하여 합쳐서 activation 함수 없이 결과를 냈다.

 # Reshape output layer to 1-dim Tensor to return predictions
 predictions = tf.reshape(output_layer, [-1])

 # Provide an estimator spec for `ModeKeys.PREDICT`.
 if mode == tf.estimator.ModeKeys.PREDICT:
   return tf.estimator.EstimatorSpec(
       mode=mode,
       predictions={"ages": predictions})

예측 모드에서는 prediction 값을 리턴해야 하기 때문에, 먼저 예측값을 output_layer에서 나온 값으로, 행렬 차원을 변경하여 저장하고, 만약에 예측 모드 tf.estimator.ModeKeys.PREDICT일 경우 EstimatorSpec에 predction 값을 넣어서 리턴한다. 이때 dict 형태로 prediction 결과 이름을 age로 값을 predictions 값으로 채워서 리턴한다.

Loss 함수 정의

다음 비용 함수를 정의하고, 테스트 단계(EVAL)에서 사용할 evaluation metrics에 rmse를 테스트 기준으로 메트릭으로 정의한다.

 # Calculate loss using mean squared error
 loss = tf.losses.mean_squared_error(labels, predictions)

 # Calculate root mean squared error as additional eval metric
 eval_metric_ops = {
     "rmse": tf.metrics.root_mean_squared_error(
         tf.cast(labels, tf.float64), predictions)
 }

Training OP 정의

비용 함수를 정했으면, 비용 함수를 최적화 하기 위한 옵티마이져를 정의한다. 아래와 같이 GradientDescentOptimzer를 이용하여 loss 함수를 최적화 하도록 하였다.

 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(
  learning_rate=params["learning_rate"])

 train_op = optimizer.minimize(
     loss=loss, global_step=tf.train.get_global_step())

 # Provide an estimator spec for `ModeKeys.EVAL` and `ModeKeys.TRAIN` modes.

마지막으로, PREDICTION이 아니고, TRAIN,EVAL인 경우에는 EstimatorSpec을 다음과 같이 리턴한다.

Loss 함수와, Training Op를 정의하고 평가용 매트릭스를 정의하여 리턴한다.

 return tf.estimator.EstimatorSpec(
     mode=mode,
     loss=loss,
     train_op=train_op,
     eval_metric_ops=eval_metric_ops)

실행

그러면 완성된 Estimator를 사용해보자

train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
<