MLF大数据机器学习框架(弥勒佛)
让天下没有难做的大数据模型!
功能
下面是弥勒佛框架解决的问题类型,括号中的斜体代表尚未实现以及预计实现的时间
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监督式学习:最大熵分类模型(max entropy classifier),决策树模型(decision tree based models,2014 Q1)
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非监督式学习:聚类问题(k-means,2014 Q1)
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在线学习:在线梯度递降模型(online stochastic gradient descent)
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神经网络(2014 Q2/3)
项目实现了下面的组件
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多种数据集(in-mem,skip)
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多种评价器(precision,recall,f-score,accuracy,confusion)和交叉评价(cross-validation)
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多种优化器:协程并发L-BFGS,梯度递降(batch, mini-batch, stochastic),带退火的学习率(learning rate),L1/L2正则化(regularization)
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稀疏向量(sparse vector)以存储和表达上亿级别的特征
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特征辞典(feature dictionary)在特征名和特征ID之间自动翻译
现有的机器学习框架/软件包存在几个问题:
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无法处理大数据:多数Python,Matlab和R写的训练框架适合处理规模小的样本,没有为大数据优化。
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不容易整合到实际生产系统:standalone的程序无法作为library嵌入到大程序中。
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模型单一:一个软件包往往只解决一个类型的问题(比如监督式或者非监督式)。
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不容易扩展:设计时没有考虑可扩展性,难以添加新的模型和组件。
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代码质量不高:代码缺乏规范,难读懂、难维护。
弥勒佛项目的诞生就是为了解决上面的问题,在框架设计上满足了下面几个需求:
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处理大数据:可随业务增长scale up,无论你的数据样本是1K还是1B规模,都可使用弥勒佛项目。
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为实际生产:模型的训练和使用都可以作为library或者service整合到在生产系统中。
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丰富的模型:容易尝试不同的模型,在监督、非监督和在线学习等模型间方便地切换。
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高度可扩展:容易添加新模型,方便地对新模型进行实验并迅速整合到生产系统中。
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高度可读性:代码规范,注释和文档尽可能详尽,适合初学者进行大数据模型的学习。