ORIGEN

Apache Mahout inicio en el año 2008 como un sub-proyecto de Apache Lucene. En 2010 se convirtio en un proyecto de primer nivel de Apache.

QUE ES APACHE MAHOUT

Mahout es un marco de trabajo (framework) de código abierto, que permite el procesamiento y almacenamiento de grandes datos en un ambiente distribuido a través de cluster de computadores, utilizando modelos de programación simples.

PRINCIPALMENTE ES USADO PARA....

Crear algoritmos de aprendizaje maquina escalables, implementando técnicas como:

  • Algoritmos de clasificación
  • Sistemas de recomendación
  • Clustering (agrupación de vectores en base a ciertos criterios).

CARACTERÍSTICAS

 

  • Los algoritmos de Mahout están escritos sobre Hadoop, por lo tanto trabajan correctamente en ambientes distribuidos, escalando con eficiencia en la nube.
  • Mahout ofrece al programador un marco de trabajo listo para usarse en tareas de minería de datos sobre grandes volúmenes.
  • Mahout permite  a las aplicaciones analizar grandes conjuntos de datos de manera efectiva y  en corto tiempo.
  • Incluye algunas implementaciones para clusterizar con MapReduce tales como:  kmeans, fuzzy k-means, Canopy, Dirichlet, and Mean-Shift.
  • Soporta Clasificadores Bayesianos simples y compuestos distribuidos (Naive Bayes)
  • Funciones de adaptabilidad distribuida para programación evolutiva.
  • Incluye bibliotecas de matrices y vectores.

CARACTERÍSTICAS

APLICACIONES

  • Foursquare              Motor de recomendaciones. 
  • Twitter                     Modelado de intereses de usuario.
  • Yahoo!                     Minería de patrones.

Líneas de aplicación

MACHINE LEARNING

Rama de la ciencia que se enfrenta a problemas de programación que requieren aprendizaje automático y mejorar con la experiencia.

 

Por aprendizaje entendemos el reconocimiento y entendimiento de datos de entrada y la toma de decisiones optimas basadas en los datos suministrados

Los algoritmos de Machine Learning son la base de aplicaciones como:

  • Procesamiento de visión
  • Procesamiento de lenguaje
  • Estudios de comportamiento de mercado
  • Reconocimiento de patrones
  • Juegos
  • Minería de datos
  • Sistemas expertos
  • Robotica

APLICACIONES

El aprendizaje supervisado busca entrenar un algoritmo con información disponible. Dicho algoritmo supervisado analiza los datos de entrenamiento y produce una función de inferencia, que puede ser usada para realizar el mapeo de nuevas muestras.

  • Clasificación de spam en e-mails
  • Etiquetado de sitios web, basándose en su contenido
  • Reconocimiento de voz

APRENDIZAJE SUPERVISADO

Le da sentido a datos no etiquetados, sin tener ningún entrenamiento previo. El aprendizaje no supervisado es una herramienta extremamente poderosa para analizar datos disponibles y buscar patrones y tendencias.

  • k-means
  • Mapas auto-organizados
  • Agrupación jerárquica (clustering)

APRENDIZAJE NO SUPERVISADO

CLUSTERING

(No supervisado)

Clasifica un dato de entrada según sus características en un grupo determinado

CLASIFICADOR

(Supervisado)

RECOMENDACIÓN

 

REQUERIMIENTOS

1- SSH (Secure SHell) y llave generada.
2- Java 1.6.x o superior.

3- Hadoop.

4- Maven 3.x para construir el código fuente.

INSTALACIÓN

Usar MAVEN para inyectar las siguientes dependencias:

<dependency>
   <groupId>org.apache.mahout</groupId> 
   <artifactId>mahout-core</artifactId> 
   <version>0.9</version> 
</dependency> 
<dependency> 
   <groupId>org.apache.mahout</groupId> 
   <artifactId>mahout-math</artifactId> 
   <version>${mahout.version}</version> 
</dependency> 
<dependency> 
   <groupId>org.apache.mahout</groupId> 
   <artifactId>mahout-integration</artifactId>
   <version>${mahout.version}</version> 
</dependency>

CLUSTERING

PROCEDIMIENTO PARA CLUSTERING

PASO 1. Inicializando el servidor de Hadoop

$ cd HADOOP_HOME/bin
$ start-all.sh

PASO 2. Preparando los directorios para los archivos de entrada

$ hadoop fs -p mkdir /mahout_data
$ hadoop fs -p mkdir /clustered_data
$ hadoop fs -p mkdir /mahout_seq

PASO 2. Preparando los directorios para los archivos de entrada

PASO 2.  Copiando los archivos de entrada al sistema de archivos de Hadoop

$ hadoop fs -put /home/Hadoop/data/mydata.txt /mahout_data/

PASO 3. Preparando el archivo de secuencia

Archivo de entrada con los datos originales

Archivo de salida con los formato secuencial

mahout seqdirectory -i <input file path> -o <output directory>

PASO 4. Ejecutando un algoritmo de clustering disponible

Dos de los algoritmos mas importantes de clustering:

  • Canopy Clustering
  • K-means Clustering

 

 

4.1 CANOPY  CLUSTERING

mahout canopy -i <input vectors directory>
-o <output directory>
-t1 <threshold value 1>
-t2 <threshold value 2>

En Canopy los objetos son tratados como puntos en un espacio plano y esta tecnica es usada como paso inicial de otros algoritmos

Ejemplo:

mahout canopy -i hdfs://localhost:9000/mahout_seq/mydata.seq
-o hdfs://localhost:9000/clustered_data
-t1 20
-t2 30

Paso 3. Archivo Secuencial

4.2 K-MEANS  CLUSTERING

mahout kmeans -i <input vectors directory>
-c  <input clusters directory>
-o  <output working directory>
-dm <Distance Measure technique>
-x  <maximum number of iterations>
-k  <number of initial clusters>

En K-means los objetos son tratados como vectores en un espacio y esta tecnica es usada como paso inicial de otros algoritmos

  • Creando los archivos de vectores
$MAHOUT_HOME/bin/mahout seq2sparse
--analyzerName (-a) analyzerName  The class name of the analyzer
--chunkSize (-chunk) chunkSize    The chunkSize in MegaBytes.
--output (-o) output              The directory pathname for o/p
--input (-i) input                Path to job input directory.

RECOMENDACIÓN

PROBLEMA

Considerar un sitio web que vende productos como dispositivos móviles y accesorios tecnológicos. Si queremos implementar un sistema de recomendación que analice las compras pasadas de los usuarios  y recomiende nuevos productos basadas en ellas.

 

Para esto Mahout proporciona los siguientes componentes

  • DataModel
  • UserSimilarity
  • ItemSimilarity
  • UserNeighborhood
  • Recommender

ARQUITECTURA DEL SISTEMA DE RECOMENDACIONES

PASO 1. Creando el modelo de datos

 DataModel datamodel = new FileDataModel(new File("input file"));

1,00,1.0
1,01,2.0

2,00,1.0
2,01,2.0

input file

PASO 2. Crear el objeto UserSimilarity 

UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(datamodel);

PASO 3. Crear el objeto UserNeighborhood

NearestNUserNeighborhood: Consiste en encontrar los vecinos mas cercanos de un usuario dado y la cercanía esta dada por el objeto UserSimilariry.

 

ThresholdUserNeighborhood: Consiste en encontrar todos los vecinos cuya similaridad al usuario dado cumple o excede con un umbral determinado, la similaridad es definida por el objeto UserSimilarity

PASO 3. Crear el objeto UserNeighborhood

UserNeighborhood neighborhood = new ThresholdUserNeighborhood(3.0, similarity, datamodel);

Limite del umbral de preferencia

Perfil de similaridad de usuarios (Paso 2)

Modelo de datos de usuarios (Paso 1)

PASO 4. Crear el objeto Recommender

UserBasedRecommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(datamodel, neighborhood, similarity);

Vecindario (Paso 3)

Perfil de similaridad de usuarios (Paso 2)

Modelo de datos de usuarios (Paso 1)

PASO 5. Recomendar productos a un usuario

List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(2, 3);

for (RecommendedItem recommendation : recommendations) {
   System.out.println(recommendation);
 }

Identificador del usuario al que se le haran las recomendaciones

Cantidad de elementos que se recomendaran al usuario

Esto produce la siguiente salida

RecommendedItem [item:3, value:4.5]
RecommendedItem [item:4, value:4.0]

CLASIFICACIÒN

Cómo trabaja?

PASO. 1 Generar datos de ejemplo

$ mkdir classification_example
$ cd classification_example
$tar xzvf 20news-bydate.tar.gz
wget http://people.csail.mit.edu/jrennie/20Newsgroups/20news-bydate.tar.gz

PASO. 2 Crear archivos secuenciales

mahout seqdirectory -i <input file path> -o <output directory>

PASO. 3 Conversión de archivos secuenciales en vectores

$MAHOUT_HOME/bin/mahout seq2sparse
--analyzerName (-a) analyzerName  The class name of the analyzer
--chunkSize (-chunk) chunkSize    The chunkSize in MegaBytes.
--output (-o) output              The directory pathname for o/p
--input (-i) input                Path to job input directory.

PASO. 4 Entrenar los vectores

mahout trainnb
 -i ${PATH_TO_TFIDF_VECTORS}
 -el
 -o ${PATH_TO_MODEL}/model
 -li ${PATH_TO_MODEL}/labelindex
 -ow
 -c

PASO. 5 Probar los vectores

mahout testnb
 -i ${PATH_TO_TFIDF_TEST_VECTORS}
 -m ${PATH_TO_MODEL}/model
 -l ${PATH_TO_MODEL}/labelindex
 -ow
 -o ${PATH_TO_OUTPUT}
 -c
 -seq

Artículo resumen

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