تشخیص الگو

تشخیص الگو زمینه ای است که الگوریتم ها برای یافتن ساختارهای پایدار در داده ها یاد می گیرند: کلاس ها، خوشه ها، فرم های تکراری، نقوش و وابستگی ها. هدف این است که به طور خودکار «الگوهای حسی» را شناسایی کرده و از آنها برای پیش بینی، جستجوی شباهت، تشخیص بخش و تصمیم گیری استفاده کنید.

1) تنظیم وظایف

طبقه بندی: اختصاص یک شی به یک کلاس (تقلب/غیر تقلب، نوع رویداد).
چند برچسب/چند برچسب طبقه بندی: کلاس های متعدد در همان زمان.
خوشه بندی و تقسیم بندی: گروه بندی بدون برچسب، برجسته کردن گروه های غیر عادی/طاقچه.
رتبه بندی/جستجوی شباهت: ترتیب ارتباط، نزدیکترین همسایگان.
تقسیم بندی ساختارها: نشانه گذاری قطعات شی (تصویر، رکورد ورود به سیستم، جلسه).
تشخیص توالی: برچسب ها برای سری های زمانی/سیاهههای مربوط/متن.
استخراج قوانین و انگیزه ها: مجموعه ها/توالی های مکرر، قوانین انجمنی.
وظایف گراف: طبقه بندی گره/لبه، کشف جامعه.

حالت های آموزشی:

نظارت (برچسب ها وجود دارد)، غیر نظارتی (خوشه بندی/قوانین)، نیمه نظارتی (شبه برچسب ها)، خود نظارت (خود نظارت: متضاد/تقویت).

2) داده ها و دیدگاه ها

جدولی: ویژگی های عددی و طبقه بندی ؛ تعاملات، آمار پنجره.
سیاهههای مربوط به سری/رویداد زمانی: عقب، روند، فصلی، ویژگی های DTW، ویژگی های طیفی.
متن: نشانه ها/تعبیه ها (Bag-of-Words، TF-IDF، word2vec/fastText، BERT-embedding)، n-grams، عبارات کلیدی.
تصاویر/صوتی: ویژگی های طیف/گچ، توصیف کننده های محلی (SIFT/HOG)، جاسازی جهانی CNN.
نمودارها: ماتریس مجاورت، node2vec/DeepWalk، تعبیه GNN.
چند وجهی: همجوشی دیر/زود، توجه متقابل.

اصول کلیدی: نقطه در زمان صحت، عدم نشت آینده، مقیاس استاندارد/robast، رده برنامه نویسی (یک داغ/هدف/هش)، دست زدن دقیق از حذفیات و انتشار گازهای گلخانه ای.

3) روش ها

3. 1 آماری و متریک کلاسیک

مدل های خطی: رگرسیون لجستیک/خطی با تنظیم (خالص L1/L2/Elastic).
نزدیکترین روشهای همسایه: kNN, ball-tree/FAISS برای جاسازی جستجوها.
روش های SVM/هسته: هسته های RBF/چند جمله ای، SVM یک کلاس (برای «هنجار»).
Naive Bayes/hybrids: خطوط پایه سریع برای متن/دسته بندی ها.
کاهش ابعاد: PCA/ICA/t-SNE/UMAP برای تجسم و پیش پردازش.

3. 2 درختان و گروه ها

جنگل تصادفی، تقویت گرادیان (XGBoost/LightGBM/CatBoost): خطوط پایه قوی در صفحه، مقاوم در برابر انواع مختلف ویژگی ها، اهمیت علائم را نشان می دهد.
انباشته شدن/ترکیب کردن: گروه های مدل های ناهمگن.

3. 3 شبکه های عصبی توسط روش ها

توالی: RNN/LSTM/GRU، شبکه های پیچیده زمانی، ترانسفورماتور (از جمله برای ردیف های طولانی).
چشم انداز کامپیوتر: CNN/ResNet/ConvNeXt، چشم انداز ترانسفورماتور ؛ تشخیص/تقسیم بندی (سریع تر/ماسک R-CNN، U-Net).
متن: Encoder-only (کلاس BERT)، Encoder-Decoder (T5)، طبقه بندی/رتبه بندی/NER.
نمودار: GCN/GAT/GraphSAGE برای الگوهای ساختاری.

3. 4 الگوی معدن و قوانین

مجموعه ها/توالی های مکرر: Apriori/Eclat، FP-Growth، PrefixSpan.

قوانین انجمن: پشتیبانی/بلند/اعتماد به نفس ؛ فیلتر بر اساس ارزش کسب و کار

نقوش/الگوهای سری زمانی: مشخصات ماتریکس، SAX، تقسیم بندی بر اساس تغییرات حالت.

4) اعتبار سنجی و آزمایش

تقسیم بندی: i.i.d. K-fold برای داده های ثابت ؛ CV زمانی/نورد پنجره برای توالی.
طبقه بندی و گروه بندی: کنترل نشت بین کاربران/جلسات/کمپین ها.
آزمون خارج از زمان: بررسی نهایی در دوره «آینده».
Baselines: قوانین ساده و بی تکلف، پیش بینی فرکانس، logreg ساده/GBM.

5) معیارهای کیفیت

طبقه بندی: دقت (در تعادل)، ROC-AUC، PR-AUC در کلاس های نادر، logloss، F1، precision/recall @ k، NDCG/Lift برای رتبه بندی.
خوشه بندی: شبح، دیویس-بولدین، کالینسکی-هاراباس ؛ خارجی - ARI/NMI در حضور «استاندارد طلا».
تقسیم بندی تصویر: IoU/Dice.
توالی/NER: F1 در سطح توکن/موجودیت ؛ زمان برای اولین بار برای تشخیص آنلاین.
معیارهای کسب و کار: سود افزایشی، کاهش بار دستی، سرعت پردازش.

6) قابلیت تفسیر و اعتماد

جهانی: اهمیت ویژگی (بهره/جایگشت)، PDP/ICE، SHAP-خلاصه.
به صورت محلی: SHAP/LIME/Anchors برای توضیح یک راه حل خاص.
برای قوانین: معیارهای شفاف (پشتیبانی/افزایش)، درگیری های قانون، پوشش.
تجسم جاسازی: UMAP/t-SNE برای نقشه های الگوی و خوشه.

7) استحکام و کیفیت داده ها

استحکام: اسکالر مقاوم (متوسط/MAD)، vinzorization، حفاظت در برابر انتشار گازهای گلخانه ای.
رانش: نظارت بر توزیع (PSI/JS/KL)، رانش هدف و ویژگی، کالیبراسیون دوره ای.
عدالت: مقایسه خطاها بر اساس بخش، محدودیت در FPR/TPR، تعصب مهارت.
حریم خصوصی/انطباق: به حداقل رساندن زمینه ها، pseudonymization، دسترسی توسط نقش.

8) خط لوله (از داده ها به تولید)

1. تعریف کار و KPI ها (و سناریوهای اعتبار سنجی «طلا»).

2. جمع آوری/آماده سازی داده ها - طرح ها، تقسیم بندی، مناطق زمانی، جمع ها و جاسازی ها

3. خطوط پایه: قوانین ساده/logreg/GBM ؛ بررسی سلامت روانی

4. غنی سازی نمایندگی ها: ویژگی های دامنه، تعبیه روش ها، ذخیره ویژگی.
5. آموزش و انتخاب: بهینه سازی شبکه ها/bayes، توقف اولیه، اعتبار سنجی متقابل.
6. کالیبراسیون و آستانه: پلات/ایزوتونیک، انتخاب آستانه برای ارزش کسب و کار.
7. استقرار: دسته REST/gRPC/آنلاین ؛ ویرایش مصنوعات و شماتیک.
8. نظارت: کیفیت (ML-metrics + کسب و کار)، توزیع، تاخیر ؛ هشدار و runibooks.
9. بازآموزی: برنامه/رویداد رانش ؛ A/B/canary منتشر می کند.

9) الگوهای عملی توسط سناریو

تقلب و نمره خطر (صفحه): GBM/انباشته → اضافه کردن ویژگی های گراف (اتصالات توسط دستگاه/کارت) و GNN ؛ محدودیت های تاخیر شدید ؛ بهینه سازی توسط PR- AUC/recall@FPR≤x٪.

شخصی سازی و محتوا (رتبه بندی): جاسازی کاربر/شیء قابل آموزش + سیگنال کلیک باینری ؛ از دست دادن: دو طرفه/listwise ؛ به روز رسانی آنلاین

تجزیه و تحلیل ورود/توالی: TCN/ترانسفورماتور، خود نظارت متقابل در تقویت ؛ تشخیص انگیزه ها و تغییر روش.
تشخیص متن از اهداف/تم ها: کلاس BERT، تنظیم دقیق ؛ تفسیر پذیری از طریق/توجه نشانه های کلیدی.
تصاویر/ویدئو (کنترل کیفیت/حوادث): طبقه بندی نقص، محلی سازی (Grad-CAM/Mask R-CNN)، معیارهای IoU و قوانین تشدید.
نمودارها (جوامع/زنجیره های جعلی): اکتشاف ناهنجاری گراف GNN + (ضریب درجه/مثلث/کلاس).

10) انتخاب مدل: ماتریس تصمیم گیری ساده

داده ها	هدف از طراحی	شروع توصیه شده
جدول، انواع مخلوط	طبقه بندی/رتبه بندی	LightGBM/CatBoost + تفسیر SHAP
توالی های زمانی	تمبرهای زمان	TCN/ترانسفورماتور ؛ برای آنهایی که ساده - logreg در fiches تاخیر
متن ها	موضوعات/اهداف	کلاس BERT + توکن سازی ؛ پایه - TF-IDF + لوگو
تصاویر و تصاویر	طبقه بندی/نقص	ResNet/ConvNeXt ؛ پایه - موبایل نت
ستون ها	سایت ها/انجمن ها	GCN/GAT ؛ پایه - node2vec + logreg
برچسب گذاری نشده	تقسیم بندی/جستجو برای انگیزه	K-means/HDBSCAN، مشخصات ماتریس، قوانین انجمنی

11) تکنیک های کاهش خطا و بیش از حد

تنظیم (L1/L2/ترک تحصیل)، توقف زود هنگام، تقویت داده ها و مخلوط کردن/قطع (برای CV/صوتی).
کنترل نشت: تقسیم زمان دقیق، کاهش گروه، «انجماد» تعبیه برای اعتبار سنجی.

کالیبراسیون احتمال و آستانه های پایدار تحت محدودیت های تجاری

سوپ مدل/مدل برای مقاومت برشی.

12) چک لیست قبل از انتشار

تقسیمات صحیح (زمانی/گروهی)، بدون نشت
معیارهای پایدار در پنجره OOT و بخش های کلیدی
احتمالات کالیبره می شوند ؛ آستانه/ماتریس هزینه تعریف شده است
SLO آغاز شده: کیفیت، تاخیر، در دسترس بودن
گزارش های استنتاج، نسخه های مصنوعی، قراردادهای داده
طرح بازآموزی و استراتژی تخریب (سقوط)
مستندات و Runibooks (RCA، خطاها، مسیرهای تشدید)

واژه نامه کوتاه

الگوکاوی (Pattern mining): پیدا کردن مجموعهها/توالیهای اغلب اتفاق افتاده.
Embedding: یک نمایش برداری از یک شی که معناشناسی/شباهت را حفظ می کند.
یادگیری متضاد: یادگیری که نمونه های «مشابه» را با هم جمع می کند و «متفاوت» را تقسیم می کند.
Silhouette/NMI/ARI: معیارهای کیفیت خوشه بندی.

IoU/Dice: معیارهای کیفیت تقسیم بندی

مجموع

تشخیص الگو نه تنها انتخاب «مدل X» است، بلکه نظم و انضباط نمایندگی، اعتبار صحیح و چرخه عملیاتی است. عملکرد قوی (ویژگی/تعبیه)، خطوط پایه پایدار (GBM/SVM/CNN ساده)، تقسیم با کیفیت بالا و نظارت دقیق در پرودها بیشترین بازده را دارند. پیچیدگی (معماری عمیق، چند وجهی، نمودارها) را فقط زمانی اضافه کنید که افزایش قابل توجهی در ML و معیارهای تجاری ایجاد کند.

تشخیص الگو