تشخیص ناهنجاری با جاسازی

مشاهده در ai.google.dev یک نوت بوک کولب را امتحان کنید مشاهده نوت بوک در GitHub

نمای کلی

این آموزش نشان می دهد که چگونه از جاسازی های Gemini API برای شناسایی نقاط پرت احتمالی در مجموعه داده خود استفاده کنید. شما زیرمجموعه ای از مجموعه داده های ۲۰ گروه خبری را با استفاده از t-SNE تجسم خواهید کرد و نقاط پرت را خارج از شعاع خاصی از نقطه مرکزی هر خوشه طبقه بندی می کنید.

برای اطلاعات بیشتر درباره شروع کار با جاسازی‌های ایجاد شده از API Gemini، شروع سریع پایتون را بررسی کنید.

پیش نیازها

می توانید این شروع سریع را در Google Colab اجرا کنید.

برای تکمیل این شروع سریع در محیط توسعه خود، مطمئن شوید که محیط شما شرایط زیر را برآورده می کند:

  • پایتون 3.9+
  • نصب jupyter برای اجرای نوت بوک.

راه اندازی

ابتدا کتابخانه Gemini API Python را دانلود و نصب کنید.

pip install -U -q google.generativeai
import re
import tqdm
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

import google.generativeai as genai

# Used to securely store your API key
from google.colab import userdata

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.manifold import TSNE

یک کلید API بگیرید

قبل از اینکه بتوانید از Gemini API استفاده کنید، ابتدا باید یک کلید API دریافت کنید. اگر قبلاً یکی ندارید، با یک کلیک در Google AI Studio یک کلید ایجاد کنید.

یک کلید API دریافت کنید

در Colab، کلید را به مدیر مخفی زیر "🔑" در پانل سمت چپ اضافه کنید. نام API_KEY را به آن بدهید.

هنگامی که کلید API را دارید، آن را به SDK منتقل کنید. شما می توانید این کار را به دو صورت انجام دهید:

  • کلید را در متغیر محیطی GOOGLE_API_KEY قرار دهید (SDK به طور خودکار آن را از آنجا دریافت می کند).
  • کلید را به genai.configure(api_key=...) بدهید
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
for m in genai.list_models():
  if 'embedContent' in m.supported_generation_methods:
    print(m.name)
models/embedding-001
models/embedding-001

مجموعه داده را آماده کنید

مجموعه داده متنی 20 گروه خبری شامل 18000 پست گروه خبری در 20 موضوع است که به مجموعه های آموزشی و آزمایشی تقسیم می شوند. تقسیم بین مجموعه داده های آموزشی و آزمایشی بر اساس پیام های ارسال شده قبل و بعد از یک تاریخ خاص است. این آموزش از زیر مجموعه آموزشی استفاده می کند.

newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train')

# View list of class names for dataset
newsgroups_train.target_names
['alt.atheism',
 'comp.graphics',
 'comp.os.ms-windows.misc',
 'comp.sys.ibm.pc.hardware',
 'comp.sys.mac.hardware',
 'comp.windows.x',
 'misc.forsale',
 'rec.autos',
 'rec.motorcycles',
 'rec.sport.baseball',
 'rec.sport.hockey',
 'sci.crypt',
 'sci.electronics',
 'sci.med',
 'sci.space',
 'soc.religion.christian',
 'talk.politics.guns',
 'talk.politics.mideast',
 'talk.politics.misc',
 'talk.religion.misc']

این اولین نمونه در مجموعه آموزشی است.

idx = newsgroups_train.data[0].index('Lines')
print(newsgroups_train.data[0][idx:])
Lines: 15

 I was wondering if anyone out there could enlighten me on this car I saw
the other day. It was a 2-door sports car, looked to be from the late 60s/
early 70s. It was called a Bricklin. The doors were really small. In addition,
the front bumper was separate from the rest of the body. This is 
all I know. If anyone can tellme a model name, engine specs, years
of production, where this car is made, history, or whatever info you
have on this funky looking car, please e-mail.

Thanks,

- IL
   ---- brought to you by your neighborhood Lerxst ----
# Apply functions to remove names, emails, and extraneous words from data points in newsgroups.data
newsgroups_train.data = [re.sub(r'[\w\.-]+@[\w\.-]+', '', d) for d in newsgroups_train.data] # Remove email
newsgroups_train.data = [re.sub(r"\([^()]*\)", "", d) for d in newsgroups_train.data] # Remove names
newsgroups_train.data = [d.replace("From: ", "") for d in newsgroups_train.data] # Remove "From: "
newsgroups_train.data = [d.replace("\nSubject: ", "") for d in newsgroups_train.data] # Remove "\nSubject: "

# Cut off each text entry after 5,000 characters
newsgroups_train.data = [d[0:5000] if len(d) > 5000 else d for d in newsgroups_train.data]
# Put training points into a dataframe
df_train = pd.DataFrame(newsgroups_train.data, columns=['Text'])
df_train['Label'] = newsgroups_train.target
# Match label to target name index
df_train['Class Name'] = df_train['Label'].map(newsgroups_train.target_names.__getitem__)

df_train

سپس، با در نظر گرفتن 150 نقطه داده در مجموعه داده آموزشی و انتخاب چند دسته، برخی از داده ها را نمونه برداری کنید. این آموزش از دسته بندی های علمی استفاده می کند.

# Take a sample of each label category from df_train
SAMPLE_SIZE = 150
df_train = (df_train.groupby('Label', as_index = False)
                    .apply(lambda x: x.sample(SAMPLE_SIZE))
                    .reset_index(drop=True))

# Choose categories about science
df_train = df_train[df_train['Class Name'].str.contains('sci')]

# Reset the index
df_train = df_train.reset_index()
df_train
df_train['Class Name'].value_counts()
sci.crypt          150
sci.electronics    150
sci.med            150
sci.space          150
Name: Class Name, dtype: int64

جاسازی ها را ایجاد کنید

در این بخش، نحوه ایجاد جاسازی برای متون مختلف در دیتافریم با استفاده از جاسازی‌های Gemini API را خواهید دید.

API به Embeddings با مدل embedding-001 تغییر می کند

برای مدل embeddings جدید، embedding-001، یک پارامتر نوع کار جدید و عنوان اختیاری وجود دارد (فقط برای task_type= RETRIEVAL_DOCUMENT معتبر است).

این پارامترهای جدید فقط برای جدیدترین مدل‌های جاسازی اعمال می‌شوند. انواع وظایف عبارتند از:

نوع وظیفه توضیحات
RETRIEVAL_QUERY مشخص می کند که متن داده شده یک پرس و جو در تنظیمات جستجو/بازیابی باشد.
RETRIEVAL_DOCUMENT مشخص می کند که متن داده شده یک سند در یک تنظیمات جستجو/بازیابی است.
SEMANTIC_SIMILARITY مشخص می کند که متن داده شده برای تشابه متنی معنایی (STS) استفاده خواهد شد.
طبقه بندی مشخص می کند که از تعبیه ها برای طبقه بندی استفاده می شود.
خوشه بندی مشخص می کند که جاسازی ها برای خوشه بندی استفاده خواهند شد.
from tqdm.auto import tqdm
tqdm.pandas()

from google.api_core import retry

def make_embed_text_fn(model):

  @retry.Retry(timeout=300.0)
  def embed_fn(text: str) -> list[float]:
    # Set the task_type to CLUSTERING.
    embedding = genai.embed_content(model=model,
                                    content=text,
                                    task_type="clustering")['embedding']
    return np.array(embedding)

  return embed_fn

def create_embeddings(df):
  model = 'models/embedding-001'
  df['Embeddings'] = df['Text'].progress_apply(make_embed_text_fn(model))
  return df

df_train = create_embeddings(df_train)
df_train.drop('index', axis=1, inplace=True)
0%|          | 0/600 [00:00<?, ?it/s]

کاهش ابعاد

ابعاد بردار جاسازی سند 768 است. برای اینکه بتوانید نحوه گروه بندی اسناد جاسازی شده را با هم تجسم کنید، باید کاهش ابعاد را اعمال کنید زیرا فقط می توانید جاسازی ها را در فضای دو بعدی یا سه بعدی تجسم کنید. اسناد مشابه متنی باید از نظر فضا به هم نزدیکتر باشند، در مقابل اسنادی که مشابه نیستند.

len(df_train['Embeddings'][0])
768
# Convert df_train['Embeddings'] Pandas series to a np.array of float32
X = np.array(df_train['Embeddings'].to_list(), dtype=np.float32)
X.shape
(600, 768)

شما از روش t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) برای کاهش ابعاد استفاده خواهید کرد. این تکنیک تعداد ابعاد را کاهش می دهد، در حالی که خوشه ها را حفظ می کند (نقاط نزدیک به هم نزدیک به هم می مانند). برای داده های اصلی، مدل سعی می کند توزیعی بسازد که سایر نقاط داده "همسایه" باشند (مثلاً معنای مشابهی دارند). سپس یک تابع هدف را برای حفظ توزیع مشابه در تجسم بهینه می کند.

tsne = TSNE(random_state=0, n_iter=1000)
tsne_results = tsne.fit_transform(X)
df_tsne = pd.DataFrame(tsne_results, columns=['TSNE1', 'TSNE2'])
df_tsne['Class Name'] = df_train['Class Name'] # Add labels column from df_train to df_tsne
df_tsne
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6)) # Set figsize
sns.set_style('darkgrid', {"grid.color": ".6", "grid.linestyle": ":"})
sns.scatterplot(data=df_tsne, x='TSNE1', y='TSNE2', hue='Class Name', palette='Set2')
sns.move_legend(ax, "upper left", bbox_to_anchor=(1, 1))
plt.title('Scatter plot of news using t-SNE')
plt.xlabel('TSNE1')
plt.ylabel('TSNE2');

png

تشخیص پرت

برای تعیین اینکه کدام نقاط غیرعادی هستند، مشخص می کنید که کدام نقاط درونی و پرت هستند. با پیدا کردن مرکز یا مکانی که مرکز خوشه را نشان می دهد شروع کنید و از فاصله برای تعیین نقاط پرت استفاده کنید.

با گرفتن مرکز هر دسته شروع کنید.

def get_centroids(df_tsne):
  # Get the centroid of each cluster
  centroids = df_tsne.groupby('Class Name').mean()
  return centroids

centroids = get_centroids(df_tsne)
centroids
def get_embedding_centroids(df):
  emb_centroids = dict()
  grouped = df.groupby('Class Name')
  for c in grouped.groups:
    sub_df = grouped.get_group(c)
    # Get the centroid value of dimension 768
    emb_centroids[c] = np.mean(sub_df['Embeddings'], axis=0)

  return emb_centroids
emb_c = get_embedding_centroids(df_train)

هر مرکز را که پیدا کردید در مقابل بقیه نقاط رسم کنید.

# Plot the centroids against the cluster
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6)) # Set figsize
sns.set_style('darkgrid', {"grid.color": ".6", "grid.linestyle": ":"})
sns.scatterplot(data=df_tsne, x='TSNE1', y='TSNE2', hue='Class Name', palette='Set2');
sns.scatterplot(data=centroids, x='TSNE1', y='TSNE2', color="black", marker='X', s=100, label='Centroids')
sns.move_legend(ax, "upper left", bbox_to_anchor=(1, 1))
plt.title('Scatter plot of news using t-SNE with centroids')
plt.xlabel('TSNE1')
plt.ylabel('TSNE2');

png

شعاع را انتخاب کنید. هر چیزی فراتر از این محدوده از مرکز آن دسته، یک امر پرت در نظر گرفته می شود.

def calculate_euclidean_distance(p1, p2):
  return np.sqrt(np.sum(np.square(p1 - p2)))

def detect_outlier(df, emb_centroids, radius):
  for idx, row in df.iterrows():
    class_name = row['Class Name'] # Get class name of row
    # Compare centroid distances
    dist = calculate_euclidean_distance(row['Embeddings'],
                                        emb_centroids[class_name])
    df.at[idx, 'Outlier'] = dist > radius

  return len(df[df['Outlier'] == True])
range_ = np.arange(0.3, 0.75, 0.02).round(decimals=2).tolist()
num_outliers = []
for i in range_:
  num_outliers.append(detect_outlier(df_train, emb_c, i))
# Plot range_ and num_outliers
fig = plt.figure(figsize = (14, 8))
plt.rcParams.update({'font.size': 12})
plt.bar(list(map(str, range_)), num_outliers)
plt.title("Number of outliers vs. distance of points from centroid")
plt.xlabel("Distance")
plt.ylabel("Number of outliers")
for i in range(len(range_)):
  plt.text(i, num_outliers[i], num_outliers[i], ha = 'center')

plt.show()

png

بسته به اینکه می خواهید آشکارساز ناهنجاری شما چقدر حساس باشد، می توانید انتخاب کنید که از کدام شعاع استفاده کنید. در حال حاضر 0.62 استفاده می شود، اما می توانید این مقدار را تغییر دهید.

# View the points that are outliers
RADIUS = 0.62
detect_outlier(df_train, emb_c, RADIUS)
df_outliers = df_train[df_train['Outlier'] == True]
df_outliers.head()
# Use the index to map the outlier points back to the projected TSNE points
outliers_projected = df_tsne.loc[df_outliers['Outlier'].index]

نقاط پرت را رسم کنید و آنها را با رنگ قرمز شفاف مشخص کنید.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6)) # Set figsize
plt.rcParams.update({'font.size': 10})
sns.set_style('darkgrid', {"grid.color": ".6", "grid.linestyle": ":"})
sns.scatterplot(data=df_tsne, x='TSNE1', y='TSNE2', hue='Class Name', palette='Set2');
sns.scatterplot(data=centroids, x='TSNE1', y='TSNE2', color="black", marker='X', s=100, label='Centroids')
# Draw a red circle around the outliers
sns.scatterplot(data=outliers_projected, x='TSNE1', y='TSNE2', color='red', marker='o', alpha=0.5, s=90, label='Outliers')
sns.move_legend(ax, "upper left", bbox_to_anchor=(1, 1))
plt.title('Scatter plot of news with outliers projected with t-SNE')
plt.xlabel('TSNE1')
plt.ylabel('TSNE2');

png

از مقادیر شاخص datafames برای چاپ چند نمونه از آنچه می تواند در هر دسته بندی ظاهر شود استفاده کنید. در اینجا، اولین نقطه داده از هر دسته چاپ می شود. نقاط دیگر هر دسته را کاوش کنید تا داده هایی را که به عنوان موارد پرت یا ناهنجاری در نظر گرفته می شوند، مشاهده کنید.

sci_crypt_outliers = df_outliers[df_outliers['Class Name'] == 'sci.crypt']
print(sci_crypt_outliers['Text'].iloc[0])
Re: Source of random bits on a Unix workstation
Lines: 44
Nntp-Posting-Host: sandstorm

>>For your application, what you can do is to encrypt the real-time clock
>>value with a secret key.

Well, almost.... If I only had to solve the problem for myself, and were
willing to have to type in a second password  whenever I
logged in, it could work. However, I'm trying to create a solution that
anyone can use, and which, once installed, is just as effortless to start up
as the non-solution of just using xhost to control access. I've got
religeous problems with storing secret keys on multiuser computers.

>For a good discussion of cryptographically "good" random number
>generators, check out the draft-ietf-security-randomness-00.txt
>Internet Draft, available at your local friendly internet drafts
>repository.

Thanks for the pointer! It was good reading, and I liked the idea of using
several unrelated sources with a strong mixing function. However, unless I
missed something, the only source they suggested 
that seems available, and unguessable by an intruder, when a Unix is
fresh-booted, is I/O buffers related to network traffic. I believe my
solution basically uses that strategy, without requiring me to reach into
the kernel.

>A reasonably source of randomness is the output of a cryptographic
>hash function , when fed with a large amount of
>more-or-less random data. For example, running MD5 on /dev/mem is a
>slow, but random enough, source of random bits; there are bound to be
>128 bits of entropy in the tens  of megabytes of data in
>a modern workstation's memory, as a fair amount of them are system
>timers, i/o buffers, etc.

I heard about this solution, and it sounded good. Then I heard that folks
were experiencing times of 30-60 seconds to run this, on
reasonably-configured workstations. I'm not willing to add that much delay
to someone's login process. My approach  takes
a second or two to run. I'm considering writing the be-all and end-all of
solutions, that launches the MD5, and simultaneously tries to suck bits off
the net, and if the net should be sitting __SO__ idle that it can't get 10K
after compression before MD5 finishes, use the MD5. This way I could have
guaranteed good bits, and a deterministic upper bound on login time, and
still have the common case of login take only a couple of extra seconds.

-Bennett
sci_elec_outliers = df_outliers[df_outliers['Class Name'] == 'sci.electronics']
print(sci_elec_outliers['Text'].iloc[0])
Re: Laser vs Bubblejet?
Reply-To: 
Distribution: world
X-Mailer: cppnews \\(Revision: 1.20 \\)
Organization: null
Lines: 53

Here is a different viewpoint.

> FYI:  The actual horizontal dot placement resoution of an HP
> deskjet is 1/600th inch.  The electronics and dynamics of the ink
> cartridge, however, limit you to generating dots at 300 per inch.
> On almost any paper, the ink wicks more than 1/300th inch anyway.
> 
> The method of depositing and fusing toner of a laster printer
> results in much less spread than ink drop technology.

In practice there is little difference in quality but more care is needed 
with inkjet because smudges etc. can happen.

> It doesn't take much investigation to see that the mechanical and
> electronic complement of a laser printer is more complex than
> inexpensive ink jet printers.  Recall also that laser printers
> offer a much higher throughput:  10 ppm for a laser versus about 1
> ppm for an ink jet printer.

A cheap laser printer does not manage that sort of throughput and on top of 
that how long does the _first_ sheet take to print? Inkjets are faster than 
you say and in both cases the computer often has trouble keeping up with the 
printer. 

A sage said to me: "Do you want one copy or lots of copies?", "One", 
"Inkjet".
 
> Something else to think about is the cost of consumables over the
> life of the printer.  A 3000 page yield toner cartridge is about
> $US 75-80 at discount while HP high capacity 
> cartridges are about $US 22 at discount.  It could be that over the
> life cycle of the printer that consumables for laser printers are
> less than ink jet printers.  It is getting progressively closer
> between the two technologies.  Laser printers are usually desinged
> for higher duty cycles in pages per month and longer product
> replacement cycles.

Paper cost is the same and both can use refills. Long term the laserprinter 
will need some expensive replacement parts  and on top of that 
are the amortisation costs which favour the lowest purchase cost printer.

HP inkjets understand PCL so in many cases a laserjet driver will work if the 
software package has no inkjet driver. 

There is one wild difference between the two printers: a laserprinter is a 
page printer whilst an inkjet is a line printer. This means that a 
laserprinter can rotate graphic images whilst an inkjet cannot. Few drivers 
actually use this facility.


  TC. 
    E-mail:  or
sci_med_outliers = df_outliers[df_outliers['Class Name'] == 'sci.med']
print(sci_med_outliers['Text'].iloc[0])
Re: THE BACK MACHINE - Update
Organization: University of Nebraska--Lincoln 
Lines: 15
Distribution: na
NNTP-Posting-Host: unlinfo.unl.edu

   I have a BACK MACHINE and have had one since January.  While I have not 
found it to be a panacea for my back pain, I think it has helped somewhat. 
It MAINLY acts to stretch muscles in the back and prevent spasms associated
with pain.  I am taking less pain medication than I was previously.  
   The folks at BACK TECHNOLOGIES are VERY reluctant to honor their return 
policy.  They extended my "warranty" period rather than allow me to return 
the machine when, after the first month or so, I was not thrilled with it. 
They encouraged me to continue to use it, abeit less vigourously. 
   Like I said, I can't say it is a cure-all, but it keeps me stretched out
and I am in less pain.
--
***********************************************************************
Dale M. Webb, DVM, PhD           *  97% of the body is water.  The
Veterinary Diagnostic Center     *  other 3% keeps you from drowning.
University of Nebraska, Lincoln  *
sci_space_outliers = df_outliers[df_outliers['Class Name'] == 'sci.space']
print(sci_space_outliers['Text'].iloc[0])
MACH 25 landing site bases?
Article-I.D.: aurora.1993Apr5.193829.1
Organization: University of Alaska Fairbanks
Lines: 7
Nntp-Posting-Host: acad3.alaska.edu

The supersonic booms hear a few months ago over I belive San Fran, heading east
of what I heard, some new super speed Mach 25 aircraft?? What military based
int he direction of flight are there that could handle a Mach 25aircraft on its
landing decent?? Odd question??

==
Michael Adams,  -- I'm not high, just jacked

مراحل بعدی

شما اکنون یک آشکارساز ناهنجاری با استفاده از جاسازی ها ایجاد کرده اید! سعی کنید از داده های متنی خود برای تجسم آنها به عنوان جاسازی استفاده کنید و برخی از کران ها را انتخاب کنید تا بتوانید نقاط پرت را تشخیص دهید. برای تکمیل مرحله تجسم می توانید کاهش ابعاد را انجام دهید. توجه داشته باشید که t-SNE در خوشه‌بندی ورودی‌ها خوب است، اما ممکن است زمان بیشتری طول بکشد تا همگرا شود یا ممکن است در حداقل‌های محلی گیر کند. اگر با این مشکل مواجه شدید، تکنیک دیگری که می توانید در نظر بگیرید ، تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) است.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد نحوه استفاده از جاسازی‌ها، این آموزش‌های دیگر را ببینید: