کاهش ابعاد

1) چرا پلت فرم iGaming باید ابعاد را کاهش دهد

سرعت و ثبات ML: علائم کمتر → سریع تر مناسب/خدمت، خطر کمتر از آموزش مجدد.
تجسم: پیش بینی های 2D/3D برای تشخیص بخش ها، رانش و ناهنجاری ها.
سر و صدا → سیگنال: عوامل عمومی (رفتاری/پرداخت) نسبت به انتشار بیشتر مقاوم هستند.
هزینه: ویژگی های آنلاین کمتر → ارزان تر برای ذخیره/حمل و نقل/سرعت بالا.
حریم خصوصی: جایگزین کردن ویژگی های حساس اصلی با عوامل جمع آوری شده.

2) «انتخاب» در مقابل «ساخت و ساز» از علائم

انتخاب ویژگی: فیلترها/بسته بندی/وزن مدل - یک زیر مجموعه از ویژگی های اصلی را ذخیره کنید.
استخراج ویژگی-محاسبه عوامل جدید (پیش بینی/تعبیه).
ترکیب: اول، انتخاب اساسی (نشت، ثابت، اطلاعات متقابل)، و سپس - ساخت عوامل.

3) روش ها: نقشه کوتاه

3. 1 خطی

PCA/SVD: اجزای متعامد، واریانس توضیح داده شده را به حداکثر برسانید. سریع، قابل تفسیر (بارگذاری).
تجزیه و تحلیل فاکتور (FA): عوامل پنهان + خطاهای خاص ؛ خوب برای «مقیاس» رفتاری.

NMF: قطعات افزودنی غیر منفی («تم «/» انگیزه «پرداخت/بازی) ؛ تفسیر در صورت ≥0

3. 2 غیر خطی

t-SNE: ساختار محلی و خوشه ها در 2D/3D ؛ فقط ارائه (خدمت نمی کند).
UMAP: حفظ محلی + بخشی از ساختار جهانی، سریع تر از t-SNE ؛ مناسب برای پیش پردازش خوشه.
Autoencoders (AE/VAE): ما رمزگذار → یک بردار پنهان را آموزش می دهیم. می تواند آنلاین/افزایشی باشد.
Isomap/LE: در پرودا (گران و فریبنده) کمتر رایج است.

3. 3 طبقه بندی/مخلوط

جاسازی دسته (بازی/ارائه دهنده/کانال/دستگاه) + PCA/UMAP بر روی ماتریس جاسازی.
فاصله Gower → MDS/UMAP برای انواع مخلوط.

4) خط لوله (مرجع)

1. بهداشت داده ها: ماسک PII، نشانه گذاری، پر کردن شکاف ها، دم کردن دم.
2. مقیاس بندی: مقیاس استاندارد/قوی ؛ برای شمارنده - ورود به سیستم تبدیل.
3. حذف واریانس نزدیک به صفر، corr> 0. 95 (ترک یک)، اطلاعات متقابل.
4. روش کاهش: PCA/UMAP/AE ؛ ثابت دانه تصادفی و پیکربندی.
5. امتیاز: معیارهای (زیر)، ثبات، تجسم.
6. خدمت: سریال تبدیل (ONNX/PMML/انبار رجیستری)، زمان سفر برای دوباره پیش بینی.
7. نظارت: رانش عامل نهفته، PSI، حفظ توپولوژی kNN.

5) معیارهای کیفیت

واریانس توضیح داده شده (PCA): k را با یک آستانه انتخاب کنید (به عنوان مثال، 90-95٪).
خطای بازسازی (AE/NMF): MSE/پواسون، SSIM برای تصاویر (اگر CV).
قابل اعتماد بودن/تداوم (UMAP/t-SNE): 0 به 1 - چگونه همسایگان محلی حفظ می شوند.
حفظ kNN: نسبت همسایگان پیش/پس از طرح ریزی مشترک.
پایین دست ضربه: کیفیت خوشه بندی/طبقه بندی پس از تحول (F1/AUC، شبح).
پایداری: Rand/NMI بین راه اندازی مجدد، حساسیت دانه/hyperparams.

6) دستور العمل های عملی برای وظایف

6. 1 خوشه بندی بازیکن

UMAP → HDBSCAN: به خوبی بخش های «زندگی/اجتماعی»، «پاداش شکارچیان»، «خطر سقوط» را نشان می دهد.
پایه PCA برای تفسیر سریع (loadings نشان می دهد «نرخ/دقیقه»، «نوسانات»، «الگوی شب»).

6. 2 ضد جعل و پرداخت

NMF در ماتریس (روش پرداخت × بازیکن) «انگیزه» مسیرها را نشان می دهد ؛ سپس k-means/GMM.
AE در رفتار سپرده/برداشت - بردار پنهان به مدل ناهنجاری (IForest/OC-SVM).

6. 3 سیستم های توصیه شده

SVD/ALS جاسازی (igrok↔igra/provayder) + PCA/UMAP برای فیلتر کردن سر و صدا و به ثمر رساند شباهت.

6. 4 متن/بررسی

جمله سازی → UMAP: تجسم تم ها و انفجار منفی (نگاه کنید به تجزیه و تحلیل احساسات).
NMF در TF-IDF: شکایت قابل تفسیر «تم» (نتیجه گیری، KYC، عقب مانده).

7) آنلاین، افزایش و رانش

IncrementalPCA/Streaming AE: به روز رسانی اجزای بدون آموزش کامل.
UMAP گرم شروع: به روز رسانی در دسته های جدید (مراقب باشید با تحریف globics).
رانش: مانیتور PSI/KC توسط عوامل، توپولوژی رانش kNN ؛ آستانه → قناری/عقبگرد.
نسخه: 'projection @ MAJOR. جزئی است. پچ ؛ MAJOR - غیر قابل مقایسه، نگه داشتن خدمت دوگانه.

8) حفظ حریم خصوصی و انطباق

ورودی صفر PII ؛ عوامل کاهش یافته به طور جداگانه از منبع ذخیره می شوند.
ناشناس بودن k از پنجره های فروشگاه (حداقل N اشیاء در هر تکه).
تفاوت ها حریم خصوصی (اختیاری) در PCA/AE: سر و صدا در شیب/مختصات.
DSAR: توانایی پاک کردن سهم موضوع (حذف خطوط، محاسبه مجدد عوامل در دسته بعدی).

9) تفسیر عوامل

بارگذاری (PCA/FA): ویژگی های بالا → نام های قابل خواندن برای انسان («شدت شرط بندی»، «فعالیت شبانه»، «حساسیت پاداش»).
قطعات NMF: مجموعه ای از ویژگی های با وزن مثبت → «انگیزه پرداخت/بازی».
AE: تقریب خطی در اطراف یک نقطه (ژاکوبین) + مدل جانشین برای توضیح محلی.

10) ادغام

خوشه بندی: فضای UMAP/PCA → HDBSCAN/k-means.
ناهنجاری ها: AE بازسازی/فاصله پنهان → هشدار.
توصیه ها: تعبیه فشرده برای شباهت و جستجوی ANN.
تجزیه و تحلیل API: ما aggregates و عوامل را به جای ویژگی های حساس «خام» ارائه می دهیم.

11) قالب (آماده برای استفاده)

11. 1 پیکربندی PCA

yaml projection:
method: "pca"
n_components: "auto_0. 95" # cumulative variance ≥95%
scaler: "robust"
random_state: 42 serve:
format: "onnx"
p95_latency_ms: 5 monitoring:
drift_psi_max: 0. 2 privacy:
pii_in: false

11. 2 پیکربندی UMAP → HDBSCAN

yaml umap:
n_neighbors: 30 min_dist: 0. 05 metric: "cosine"
random_state: 42 cluster:
method: "hdbscan"
min_cluster_size: 120 min_samples: 15 evaluate:
metrics: ["silhouette","trustworthiness","knn_preservation"]

11. 3 AE (سرور)

yaml autoencoder:
encoder: [256,128,64]
latent_dim: 16 activation: "gelu"
dropout: 0. 1 optimizer: "adamw"
loss: "mse"
early_stop_patience: 10 serve:
route: "light    heavy" # router by latent complexity cache_embeddings: true

11. 4 برگه اطلاعات پروجکشن (BI)

yaml version: "proj_pca_1. 3. 0"
explained_variance_cum: 0. 932 top_components:
- id: pc1, name: "rate intensity," top_features: ["bets _ per _ min, ""volatility,"" session _ len"]
- id: pc2, name: "night activity," top_features: ["evening _ share, ""dow _ weekend,"" live _ share"]
usage:
downstream: ["clusters_v4","fraud_iforest_v2","reco_ann_v3"]

12) نقشه راه پیاده سازی

0-30 روز (MVP)

1. ویژگی های بهداشتی (پوسته پوسته شدن، پرش، همبستگی)، صفر PII.
2. PCA با آستانه واریانس 95٪ ؛ تجسم 2D UMAP برای تجزیه و تحلیل بخش.
3. Метрики: واریانس، اعتماد، بالا بردن پایین دست را توضیح داد.
4. ثبت تحول در ثبت ؛ عوامل رانش داشبورد.

30-90 روز

1. AE برای پرداخت/رفتار ؛ NMF برای بررسی موضوعات.
2. به روز رسانی افزایشی (IncrementalPCA/AE) ؛ canary در تغییر نسخه.
3. ادغام با خوشه بندی/ضد تقلب/توصیه ؛ هشدار رانش kNN توپولوژی.

3-6 ماه

1. پیش بینی های جغرافیایی/مستاجر خاص ؛ بودجه آگاه خدمت (INT8/FP16).

2. گزارش تفسیر عوامل برای تیم های محصول

3. انواع DP برای بازارهای حساس نظارتی.

13) ضد الگوهای

استفاده از T-SNE برای prod-serving (ناپایدار و غیر قابل مقایسه بین اجرا می شود).
مخلوط PII با عوامل ؛ ویژگی های منبع را بدون ماسک وارد کنید.
چشمپوشی از مقیاسبندی/پرش → مؤلفههای «جعلی».
K را با چشم بدون منحنی پراکندگی/متریک و اعتبار سنجی پایین دست انتخاب کنید.
طرح را بدون نسخه بندی و سرویس دوگانه → مدل های «شکسته» زنجیره ای بازسازی کنید.
تصویر UMAP را به عنوان «حقیقت زمین» بدون تست ثبات تفسیر کنید.

14) RACI

پلت فرم داده (R): خطوط لوله، رجیستری، نظارت بر رانش.
علم داده (R): انتخاب/تنظیم روش ها، تفسیر عوامل.
محصول/CRM (A): استفاده از عوامل در تقسیم بندی/پیشنهادات.
ریسک/RG (C): قوانین برای استفاده از عوامل، حفاظت در برابر هدف قرار دادن «تهاجمی».
امنیت/DPO (A/R): حریم خصوصی، k-ناشناس بودن، DSAR.

15) بخش های مرتبط

خوشه بندی داده ها، سیستم های توصیه کننده، تجزیه و تحلیل ناهنجاری و همبستگی، تجزیه و تحلیل بازخورد حساس، NLP و پردازش کلمه، شیوه های DataOps، MLOps: بهره برداری از مدل، اخلاق داده و شفافیت.

مجموع

کاهش ابعاد یک ابزار تولید ML است، نه فقط «ابرهای نقطه زیبا»: بهداشت ویژگی های دقیق، معیارهای حفظ ساختار، تحولات پایدار و نسخه. در iGaming، چنین پیش بینی هایی باعث افزایش سرعت یادگیری و گشت و گذار، بهبود تقسیم بندی و تشخیص ناهنجاری، صرفه جویی در بودجه و کمک به حفظ حریم خصوصی می شود.