Comprendre et exploiter les avancées de MLlib d’Apache Spark

MLlib, la bibliothèque de machine learning d'Apache Spark, se distingue par ses capacités à gérer des algorithmes d'apprentissage classiques. Avec l'API basée sur DataFrame devenue l'interface principale depuis Spark 2.0, MLlib vise à simplifier et accélérer le développement en machine learning. Découvrons les avancées de MLlib et comment en tirer parti pour des projets d'apprentissage automatique performants.

🆕 Quoi de neuf ?

La version 3.0 de MLlib introduit des améliorations significatives comme le support multi-colonnes pour des outils tels que Binarizer et StringIndexer, l'ajout de l'évaluateur MultilabelClassificationEvaluator et le support des poids d'échantillons dans des classificateurs comme DecisionTree et RandomForest.

MLlib: Fonctionnalités clés et usages

MLlib, la bibliothèque de machine learning d'Apache Spark, est devenue un outil incontournable pour les data scientists et les ingénieurs en IA. Grâce à sa capacité à gérer de vastes volumes de données et à sa facilité d'utilisation, MLlib permet de créer et de déployer rapidement des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle.

Classification, régression et clustering

MLlib se distingue par ses capacités à gérer des algorithmes d'apprentissage classiques tels que la classification, la régression et le clustering. Les algorithmes de classification comme la régression logistique et Naive Bayes permettent de prédire la classe d'appartenance de nouvelles données. Les algorithmes de régression, tels que la régression linéaire et la régression généralisée, sont utilisés pour prédire des valeurs numériques. Quant aux algorithmes de clustering comme K-means et le mélange gaussien, ils servent à partitionner les données en groupes homogènes.

Type d'algorithme	Exemples	Cas d'usage
Classification	Régression logistique, Naive Bayes, arbres de décision, forêts aléatoires	Détection de spam, diagnostics médicaux, reconnaissance d'images
Régression	Régression linéaire, régression généralisée, arbres de décision, forêts aléatoires	Prédiction des ventes, estimation des prix immobiliers
Clustering	K-means, mélange gaussien	Segmentation clients, détection d'anomalies, recommandation de produits

Filtrage collaboratif et factorisation matricielle

Le filtrage collaboratif est une autre fonctionnalité clé de MLlib. Cet algorithme est notamment utilisé dans les systèmes de recommandation pour prédire les préférences des utilisateurs en fonction de leur historique et de celui d'autres utilisateurs similaires. MLlib implémente la méthode des moindres carrés alternés (ALS) pour le filtrage collaboratif, qui repose sur la factorisation de la matrice utilisateurs-items en deux matrices de plus petite dimension.

Featurization et réduction de dimensionnalité

L'ensemble d'outils de featurization de MLlib permet de transformer et d'extraire les caractéristiques pertinentes à partir des données brutes. Il inclut des fonctions de standardisation, de normalisation, de hachage et de discrétisation. Par ailleurs, les techniques de réduction de dimensionnalité comme l'analyse en composantes principales (PCA) et la décomposition en valeurs singulières tronquées (SVD) aident à réduire le nombre de variables tout en conservant le maximum d'information.

Exemples de techniques de featurization et réduction de dimensionnalité :

• Tokenization et hachage du texte
• Encodage one-hot et indexation des catégories
• Normalisation et mise à l'échelle des variables numériques
• Sélection de caractéristiques par test du χ² ou information mutuelle
• PCA pour projeter les données en plus faible dimension

Grâce à ces fonctionnalités avancées, MLlib permet aux data scientists de préparer efficacement leurs données et de construire des pipelines de machine learning performants. La bibliothèque offre un cadre unifié pour combiner différents algorithmes et étapes de prétraitement, facilitant ainsi l'expérimentation et le passage à l'échelle des modèles.

Implications de l'API DataFrame pour MLlib

L'évolution de MLlib vers une API basée sur DataFrame vise à simplifier et à accélérer le développement en machine learning sur Spark. Cette transition met l'accent sur une API plus intuitive à travers l'utilisation de DataFrames, améliorant ainsi les performances grâce à des optimisations telles que Tungsten et Catalyst.

Une API DataFrame unifiée pour le machine learning

L'API DataFrame fournit une interface uniforme pour les algorithmes de machine learning et ce, dans plusieurs langages. Les avantages des DataFrames incluent :

• Des requêtes SQL/DataFrame puissantes
• Les optimisations de Tungsten et Catalyst pour de meilleures performances
• Une API cohérente à travers Java, Scala, Python et R

Cette uniformisation facilite grandement la construction de pipelines ML pratiques, en particulier pour les transformations de features. L'API DataFrame devient ainsi l'API principale de MLlib depuis Spark 2.0.

Maintenance de l'API RDD

Bien que l'API RDD basée sur le package spark.mllib soit passée en mode maintenance, MLlib continuera de la supporter avec des correctifs de bugs. Cependant, aucune nouvelle fonctionnalité n'y sera ajoutée. Dans les versions 2.x de Spark, l'objectif est d'atteindre la parité des fonctionnalités entre l'API DataFrame (spark.ml) et l'API RDD. Les efforts de développement se concentreront donc sur l'enrichissement de l'API DataFrame.

Implications pour les utilisateurs

Pour les data scientists et développeurs, cette évolution a plusieurs implications :

• Il est recommandé d'adopter l'API DataFrame pour les nouveaux développements ML, afin de bénéficier d'une interface plus conviviale et performante.
• Les pipelines et modèles existants basés sur l'API RDD continueront de fonctionner. La migration vers DataFrame pourra se faire progressivement.
• De nouvelles fonctionnalités seront disponibles uniquement dans l'API DataFrame, encourageant la transition.

En unifiant son API autour de DataFrame, MLlib vise à democratiser le machine learning distribué en le rendant plus accessible et efficace. Cette évolution témoigne de la volonté de MLlib de s'adapter aux besoins des utilisateurs et de tirer parti des dernières avancées de Spark.

Nouvelles fonctionnalités et optimisations dans MLlib 3.0

La bibliothèque MLlib d'Apache Spark poursuit son évolution afin de fournir aux data scientists et développeurs des outils toujours plus performants et pratiques pour le machine learning à grande échelle. La version 3.0 de MLlib marque une étape importante avec l'introduction de plusieurs améliorations et nouvelles fonctionnalités qui témoignent de cet engagement continu.

Support multi-colonnes pour les transformers

MLlib 3.0 étend le support des entrées multi-colonnes à plusieurs transformers couramment utilisés tels que Binarizer, StringIndexer, StopWordsRemover et QuantileDiscretizer en PySpark. Cette amélioration permet de traiter plus efficacement des données structurées complexes sans avoir à appliquer les transformations colonne par colonne.

Transformer	Fonctionnalité multi-colonnes
Binarizer	Binarisation de plusieurs colonnes numériques
StringIndexer	Indexation de plusieurs colonnes catégorielles
StopWordsRemover	Suppression des stop words sur plusieurs colonnes texte
QuantileDiscretizer (PySpark)	Discrétisation selon les quantiles sur plusieurs colonnes

Nouveaux évaluateurs de modèles

Deux nouveaux évaluateurs font leur apparition dans cette version :

• MultilabelClassificationEvaluator : pour évaluer les modèles de classification multi-labels selon différentes métriques (précision, rappel, F1-score...)
• RankingEvaluator : pour mesurer la qualité des modèles de ranking, comme ceux utilisés en recommendation, via des métriques comme le DCG ou le NDCG.

Prise en charge des poids d'instance

MLlib 3.0 ajoute le support des poids d'instance (sample weights) dans plusieurs algorithmes et évaluateurs. Cela permet de pondérer l'importance de chaque exemple lors de l'apprentissage ou de l'évaluation, ce qui est utile notamment en cas de déséquilibre des classes. Les algorithmes concernés incluent :

• Les arbres de décision (DecisionTree) et forêts aléatoires (RandomForest)
• Le gradient boosting (GBT)
• Le clustering K-means et Bisecting K-means
• Le clustering par mélange gaussien (GaussianMixture)

Autres améliorations et ajouts

Parmi les autres nouveautés de MLlib 3.0, on peut citer :

• L'API R pour l'algorithme de clustering Power Iteration Clustering
• Un "ML Listener" pour suivre l'état d'exécution des pipelines
• La validation des hyperparamètres directement intégrée aux modèles Gradient Boosted Trees dans l'API Python
• De nouveaux transformers comme RobustScaler pour la mise à l'échelle robuste des features
• L'ajout des modèles CategoricalNaiveBayes et ComplementNaiveBayes pour la classification naïve bayésienne de données catégorielles

Ces évolutions renforcent la puissance et la flexibilité de MLlib pour construire des pipelines de machine learning performants et passant à l'échelle de manière transparente. L'alignement des APIs entre langages (Scala, Java, Python, R) se poursuit également, avec l'exposition de méthodes comme predictRaw et predictProbability sur la plupart des modèles de classification.

Un avenir prometteur pour MLlib

L'évolution de MLlib vers une API DataFrame intuitive et performante, ainsi que l'ajout régulier de nouvelles fonctionnalités démontrent l'engagement de Spark à fournir un outil de machine learning puissant. Au fur et à mesure que la communauté continue de contribuer et d'innover, on peut s'attendre à ce que MLlib reste un choix de premier plan pour les projets de ML à grande échelle, offrant simplicité et performance.