التعرف على الأنماط

التعرف على النمط

التعرف على الأنماط هو المجال الذي تتعلم فيه الخوارزميات العثور على هياكل مستقرة في البيانات: الفئات والتجمعات والأشكال المتكررة والزخارف والتبعيات. الهدف هو التعرف تلقائيًا على «أنماط الإحساس» واستخدامها للتنبؤات وعمليات البحث عن التشابه واكتشاف القطاعات واتخاذ القرار.

1) تحديد المهام

التصنيف: إسناد كائن إلى فئة (الاحتيال/عدم الاحتيال، نوع الحدث).
تصنيف متعدد التسميات/متعدد التسميات: فئات متعددة في نفس الوقت.
التجميع والتجزئة: التجميع بدون ملصقات، وتسليط الضوء على المجموعات الشاذة/المتخصصة.
الترتيب/البحث عن التشابه: ترتيب الصلة، أقرب الجيران.
تجزئة الهياكل: ترميز أجزاء الكائن (صورة، سجل سجل، جلسة).
التعرف على التسلسل: تسميات للسلسلة الزمنية/السجلات/النص.
استخراج القواعد والدوافع: مجموعات/تسلسلات متكررة، قواعد ترابطية.
مهام الرسم البياني: تصنيف العقدة/الحافة، اكتشاف المجتمع.

• الإشراف (هناك علامات)، غير الإشراف (التجميع/القواعد)، شبه الإشراف (العلامات الزائفة)، الإشراف الذاتي (الإشراف الذاتي: التباين/التعزيز).

2) البيانات والآراء

الجدول: الخصائص العددية والفصلية ؛ التفاعلات، إحصاءات النوافذ.
السلاسل الزمنية/سجلات الأحداث: التأخيرات، الاتجاهات، الموسمية، خصائص DTW، الخصائص الطيفية.
النص: الرموز/التضمين (حقيبة الكلمات، TF-IDF، word2vec/fastText، BERT-incedings)، n-grams، العبارات الرئيسية.
الصور/الصوت: ميزات الأطياف/الطباشير، الأوصاف المحلية (SIFT/HOG)، CNN Global Embeddings.
الرسوم البيانية: مصفوفة مجاورة، node2vec/DeepWalk، تضمين GNN.
طريقة متعددة: الاندماج المتأخر/المبكر، الانتباه المتبادل.

المبادئ الرئيسية: صحة نقطة في الوقت المناسب، وعدم وجود تسريبات في المستقبل، والتوحيد القياسي/قياس الروباست، وترميز الفئات (واحد ساخن/هدف/هاش)، والتعامل الدقيق مع الإغفالات والانبعاثات.

3) الطرق

3. 1 الإحصاء التقليدي والمقياس

النماذج الخطية: الانحدار اللوجستي/الخطي مع التسوية (شبكة L1/L2/Elastic).
أقرب طرق الجيران: kNN، ball-tree/FAISS لعمليات البحث المضمنة.
SVM/kernel methods: RBF/polynomial kernels, one-class SVM (for «storm»).
Bayes/hybrids الساذجة: خطوط أساس سريعة للنص/الفئات.
تخفيض الأبعاد: PCA/ICA/t-SNE/UMAP للتصور والمعالجة المسبقة.

3. 2 أشجار ومجموعات

الغابة العشوائية، تعزيز التدرج (XGBoost/LightGBM/CatBoost): تعطي خطوط الأساس القوية على اللوحة، المقاومة لأنواع مختلطة من الميزات، أهمية العلامات.
التكديس/المزج: مجموعات من نماذج غير متجانسة.

3. 3 الشبكات العصبية حسب الطرائق

التسلسلات: RNN/LSTM/GRU، الشبكات التلافيفية الزمنية، المحولات (بما في ذلك للصفوف الطويلة).
الرؤية الحاسوبية: CNN/ResNet/ConvNeXt، Vision Transformer ؛ الكشف/التجزئة (أسرع/قناع R-CNN، U-Net).
النص: Encoder-only (BERT class), Encoder-Decoder (T5), classification/ranking/NER.
الرسوم البيانية: GCN/GAT/GraphSAGE للأنماط الهيكلية.

3. 4 نمط التعدين والقواعد

المجموعات/التسلسلات المتكررة: Apriori/Eclat و FP-Growth و PrefixSpan.

القواعد التعاونية: الدعم/الرفع/الثقة ؛ الترشيح حسب قيمة العمل

Motifs/patterns: Matrix Profile, SAX, segmentation by mode changes.

4) التحقق والتجارب

الانقسامات: i.i.d. K-fold للبيانات الثابتة ؛ السيرة الذاتية الزمنية/النوافذ المتدحرجة للتسلسلات.
التقسيم الطبقي والتجميع: مراقبة التسريبات بين المستعملين/الجلسات/الحملات.
الاختبار خارج الوقت: التحقق النهائي من الفترة «المستقبلية».
خطوط الأساس: قواعد ساذجة، تنبؤات بالتردد، لوغريغ بسيط/جرام.

5) مقاييس الجودة

التصنيف: الدقة (بشكل عام)، ROC-AUC، PR-AUC على الفئات النادرة، logloss، F1، precision/recall @ k، NDCG/Lift للترتيب.
التجميع: صورة ظلية، ديفيز - بولدين، كالينسكي - هاراباش ؛ خارجية - ARI/NMI في وجود «المعيار الذهبي».
تجزئة الصورة: IoU/Dice.
التسلسلات/NER: الرموز/مستوى الكيان F1 ؛ الوقت إلى الأول الصحيح للتعرف عبر الإنترنت.
مقاييس الأعمال: الربح المتزايد، وتقليل الحمل اليدوي، وسرعة المعالجة.

6) قابلية التفسير والثقة

عالمي: أهمية الميزة (الكسب/التباديل)، PDP/ICE، SHAP-summary.
محليًا: SHAP/LIME/Anchors لشرح حل محدد.
للقواعد: مقاييس شفافة (الدعم/الرفع)، تنازع القواعد، التغطية.
تضمين التصور: UMAP/t-SNE لـ «خرائط» النمط والمجموعة.

7) متانة البيانات وجودتها

المتانة: أجهزة قياس مقاومة (median/MAD)، vinzorization، الحماية من الانبعاثات.
الانجراف: رصد التوزيع (PSI/JS/KL)، انحراف الهدف وميزته، إعادة المعايرة الدورية.
الإنصاف: مقارنة الأخطاء حسب القطاع، والقيود المفروضة على FPR/TPR، ومهارة التحيز.
الخصوصية/الامتثال: التقليل إلى أدنى حد من المجالات، التسمية المستعارة، الوصول حسب الأدوار.

8) خط الأنابيب (من البيانات إلى الإنتاج)

1. تحديد المهام ومؤشرات الأداء الرئيسية (وسيناريوهات التحقق «الذهبية»).

2. جمع/إعداد البيانات - المخططات، والتفريغ، والمناطق الزمنية، والتجمعات، والتضمين

3. خطوط الأساس: القواعد البسيطة/اللوغريغ/الوزن القائم على نوع الجنس ؛ فحص العقل.
4. إثراء التمثيلات: خصائص المجال، تضمين الطرائق، متجر الميزات.
5. التدريب والاختيار: تحسين الشبكات/الخلجان، والتوقف المبكر، والتحقق المتقاطع.
6. المعايرة والعتبات: Platt/isotonic، اختيار العتبات لقيمة الأعمال.
7. النشر: دفعة REST/gRPC/عبر الإنترنت ؛ إصدار القطع الأثرية والتخطيطات.
8. الرصد: الجودة (ML-metrics + business)، التوزيع، التأخير ؛ التنبيهات والكتب الجاهزة.
9. إعادة التدريب: الجدول الزمني/حدث الانجراف ؛ إطلاقات A/B/canary.

9) الأنماط العملية حسب السيناريو

الاحتيال وتحديد درجات المخاطر (لوحة): السمية/التكديس → إضافة خصائص الرسم البياني (الوصلات حسب الأجهزة/البطاقات) والشبكة العالمية (GNN) ؛ والقيود الصارمة المفروضة على زمن الانتقال ؛ التحسين بنسبة AUC/recall@FPR≤x في المائة.
التخصيص والمحتوى (الترتيب): تضمين المستخدم/الكائن القابل للتدريب + إشارة النقر الثنائية ؛ الخسارة: الزوجية/اللائحة ؛ تحديثات على الإنترنت.
تحليلات سجل/تسلسل: TCN/Transformer، مشرف ذاتي على التعزيز ؛ الكشف عن الدوافع وتغيرات الوضع.
التعرف النصي على النوايا/المواضيع: فئة BERT، صقل ؛ إمكانية التفسير من خلال/الانتباه الرموز الرئيسية.
الصور/الفيديو (مراقبة الجودة/الحوادث): تصنيف العيوب، التوطين (Grad-CAM/Mask R-CNN)، مقاييس IoU وقواعد التصعيد.
الرسوم البيانية (المجتمعات المحلية/السلاسل الاحتيالية): معاملات الشذوذ في GNN + الرسم البياني (درجة/مثلثات/معامل فئة).

10) اختيار النموذج: مصفوفة قرار بسيطة

11) تقنيات التخفيف من الأخطاء والتجهيزات الزائدة

التسوية (L1/L2/التسرب)، والتوقف المبكر، وزيادة البيانات والخلط/القطع (للسيرة الذاتية/الصوت).
التحكم في التسرب: الانقسامات الزمنية الصارمة، والتخفيضات الجماعية، و «تجميد» عمليات الدمج للتحقق.
معايرة الاحتمالات والعتبات المستقرة في ظل القيود التجارية.
طقم/شوربة نموذجية لمقاومة القص.

12) القائمة المرجعية السابقة للإفراج

• الانقسامات الصحيحة (الزمنية/المجموعة)، لا تسريبات
• مقاييس ثابتة على نافذة OOT والقطاعات الرئيسية
• معايرة الاحتمالات ؛ العتبات/مصفوفة التكلفة المحددة
• شُرع في تنفيذ المنظمات غير الحكومية: الجودة والكمون والتوافر
• سجلات الاستدلال، إصدارات القطع الأثرية، عقود البيانات
• خطة إعادة التدريب واستراتيجية التدهور (احتياطي)
• التوثيق والرونيبوك (RCA، الأخطاء، مسارات التصعيد)

مسرد مصغر

تعدين الأنماط: العثور على مجموعات/تسلسلات تحدث بشكل متكرر.
التضمين: تمثيل متجه لكائن يحافظ على الدلالات/التشابه.
التعلم المتناقض: التعلم الذي يجمع أمثلة «متشابهة» ويقسم «مختلفة».
صورة ظلية/NMI/ARI: تجميع مقاييس الجودة.
IoU/Dice: مقاييس جودة التجزئة.

المجموع

التعرف على الأنماط ليس فقط اختيار «النموذج X»، ولكن انضباط التمثيلات، والتحقق الصحيح، والدورة التشغيلية. العروض القوية (الميزات/التضمين)، وخطوط الأساس المستقرة (GBM/SVM/Simple CNN)، والانقسامات عالية الجودة والمراقبة الصارمة في الحوافز تعطي أكبر عائد. أضف التعقيد (البنى العميقة، والطرائق المتعددة، والرسوم البيانية) فقط عندما تحقق زيادة قابلة للقياس في ML ومقاييس الأعمال.