Data Science mit Python und R - inovex · Colin Shearer, Rüdiger Wirth (2000); CRISP-DM 1.0...

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● Data Science mit Python und R

● ML Engineering, ML Deployment

● Big Data, Hadoop, Spark

mspitzer@inovex.de

@mspitzer243

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› Identifikation und Extraktion relevanter

Features aus verschiedenen Quellen

› Explorative Analyse und Aufbereitung

› Definition eines experimentellen Setups

› Benchmark verschiedener Modelle

› ...Deployment?!

Creation of the model is generally not the end of the project. [...]

It often involves applying "live" models within an organization’s decision

making processes — for example, real-time personalization of Web pages

or repeated scoring of marketing databases.

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Pete Chapman, Julian Clinton, Randy Kerber, Thomas Khabaza, Thomas Reinartz, Colin Shearer, Rüdiger Wirth (2000); CRISP-DM 1.0 Step-by-step data mining guides

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Data Science Lab

Live System /“Production”

› Vorhersage von Produkt-

nachfrage auf Tagesbasis

› Bereitstellung in Datenbank

› Zugriff über Analysetools und

Dashboards

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› Produktempfehlungen auf Basis

des Nutzerverhaltens

› Bereitstellung als Webservice

› Zugriff über REST API

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TrainingDaten

ScoringDaten

Modell

Prognose Serving

En

twic

klu

ng

Pro

du

ktio

n

11

› Generieren von Erkenntnissen aus

Daten zur Beantwortung einer Fragestellung

› Interaktive Exploration von statischen Daten

› Reports, Dashboards oder Modellprototyp zur

Unterstützung der Entscheidungsfindung

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› Optimierung von Business-Metriken

durch den Einsatz von ML-Verfahren

› Dynamische Daten und Echtzeit-Feedback

› Entwicklung einer zuverlässigen und nachvollziehbaren

ML-Komponente als Bestandteil eines Datenproduktes

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14

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Data Science

● Experimentell

● Rapid Prototyping, Ad-Hoc Analysen

● Reports, Dashboards, Modelle

SW Engineering

● Systematisch

● Clean Code, Test-Driven Development, CI/CD

● Wartbare und funktionale Software

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› Kurze Iterationen und adaptive Planung

› Aktiver Wissensaustausch in interdisziplinären Teams

› Früh liefern, kontinuierlich verbessern

› Durchführung explorativer Tasks als Spikes

› Discovery/Delivery-Teams (Dual-Track)

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18

ProduktionEntwicklung

Training Modell

Vorbereitung

Daten

Scoring

Vorbereitung

Daten

Prognose

ProduktionEntwicklung

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Training Modell

Vorbereitung

Daten

Scoring

Vorbereitung

Daten

Prognose

? ??

20

Format BeispielAbhängig-

keitenSprach-

unabhängigModell- support

serialisiertPickles, R

Object FilesJa Nein Hoch

generisch JSON, XML Nein Ja Niedrig

Container Docker Nein Ja Hoch

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ProduktionEntwicklung

Training Modell

Vorbereitung

Daten

Scoring

Vorbereitung

Daten

Prognose

ProduktionEntwicklung

22

Training Modell

Vorbereitung

Daten

Scoring

Vorbereitung

Daten

Prognose

sync?

ProduktionEntwicklung

23

Training

PipelineVorbereitung

Daten

Scoring

Vorbereitung

Daten

Prognose

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› Pipelines umfassen Modelle und Datentransformationen

› Gerichteter Graph aus Transformatoren und Schätzern

› Transformatoren verändern oder ergänzen Eingabedaten

› Schätzer konstruieren Transformatoren auf Basis von

Eingabedaten

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Ersetzen von NULL Werten

One-Hot Encoding Normierung Lineare

Regression

Training

Ersetzen von NULL Werten

One-Hot Encoding Normierung Regressions-

modell

Schätzer

Transformator

ProduktionEntwicklung

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Training

PipelineVorbereitung

Daten

Scoring

Vorbereitung

Daten

Prognose

ProduktionEntwicklung

27

Training

PipelineVorbereitung

Daten

Scoring

Vorbereitung

Daten

Prognose

sync?

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› Abweichende Modellperformance bei Offline-

und Online-Evaluation

› Trainings- und Scoringdaten entstammen

unterschiedlichen Verteilungen

› Ursache z.B. veraltete Trainingsdaten oder

nicht-repräsentatives Sample

https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/46178.pdf

age

income

29

30

› Anpassbarkeit an sich kontinuierlich ändernde

Rahmenbedingungen bzw. Verhaltensmuster

› Erfordert Re-Training auf aktuellen Daten, Feature

Engineering oder neue Modellierungsansätze

› Monitoring und automatisiertes Deployment sind

grundlegend für schnelle Reaktionsfähigkeit

31

32

?

33

› Welchen Einfluss haben Änderungen von

Systemparametern (z.B. auf das Nutzerverhalten)?

› Layout einer Website → Click-Through-Rate

› Auch zur Abschätzung des Einflusses von Änderungen an

ML-Komponenten geeignet

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› Gegenüberstellung der Performance verschiedener

Modelle unter realen Bedingungen

› Einsatz von Business-KPI’s oder geeignete Proxies

Modell A

Modell B

CTR = .017

CTR = .024Anfragen Prognosen

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› Historisierung von Daten, Modellen, Reports

› Nachvollziehbarkeit von Prognosen und Entscheidungen

› Ermöglicht Benchmark älterer Modelle auf neuen Daten und

Backtesting von neuen Modellen auf älteren Daten

› Grundlage für Audits und Fallback-Strategien

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› Vermeidbarer Mehraufwand

› Korrekte Replikation der Modelle schwierig

› Fehlende ML Bibliotheken in Produktion

› Nur für einfache Modelle praktikabel

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Modell liegt als Konzept vor und wird auf Produktions-Stack reimplementiert

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Verwendung dedizierter Machine Learning Frameworks in Entwicklung und Produktion

› Ende-zu-Ende Abdeckung

› Lokale und Remote Entwicklung

› Multi-Language Support

› Horizontale Skalierbarkeit

› Eingeschränkter Funktionsumfang

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Modell wird als Webservice in einem Container deployt

› Voller Funktionsumfang von Python, R, etc.

› Isolierte Abhängigkeiten

› Horizontale Skalierbarkeit

› On-Premise oder Cloud

› Erfordert (ein wenig) SW Engineering

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Funktionsumfang

Skal

ierb

arke

it

Cloud & Container

Prototyping & Ad-Hoc Analysis

ML Frameworks

Development Production

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Client

Predictions

ScoringTraining Data

Training Model Store

ServiceScoring Data

ID Pred

Service

Production

Transform

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FactsProducer

Client Scoring

Events

Cache

Requests

Predictions

ID Data

ID

Pred

1. Definition von Problemstellung, Zielsetzung und

angemessenen Performance-Metriken

2. Identifikation von grundlegenden Features und

einfachen Modellierungsansätzen

3. Fokus auf stabile Pipelines und skalierbare

Algorithmen bzw. Frameworks

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› ML Deployment betrifft den gesamten Lebenszyklus

› SW Engineering ist essenziell für produktionsreifes ML

› Pipeline-Konzept erleichtert Reproduzierbarkeit

› Kontinuierliches Performance-Monitoring

› ML Frameworks und Container-basierte Ansätze

Rules of ML, Best Practices for ML Engineering

Data Science in Production: Packaging, Versioning and Continuous Integration

From the Lab to the Factory: Building a Production Machine Learning Infrastructure

The Keys to effective Data Science Projects

Demystifying Docker for Data Scientists

Production Recommendation Systems with Cloudera

Machine Learning for Software Engineers

Overlapping Experiment Infrastructure

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Marcel Spitzer

Big Data Scientist

inovex GmbH

Ludwig-Erhard-Allee 6

76131 Karlsruhe

marcel.spitzer@inovex.de