Réduction de la dimension

1) Pourquoi iGaming-plate-forme réduire la dimension

Vitesse et résilience ML : moins de signes → plus rapides que fit/serve, moins de risque de réapprentissage.
Visualisation : projections 2D/3D pour détecter les segments, dérive et anomalies.
Bruit → signal : les facteurs généralisés (comportement/paiement) sont plus résistants aux émissions.
Coût : Moins de fiche en ligne → moins cher à stocker/transporter/courir.
Vie privée : remplacement des caractéristiques sensibles d'origine par des facteurs agrégés.

2) « Sélection » vs « Construction » des caractéristiques

Sélection (feature selection) : filtres/enveloppes/poids du modèle - nous conservons un sous-ensemble de la fiche originale.
Construction (feature extraction) : Nous calculons de nouveaux facteurs (projections/embeddings).
Nous combinons : d'abord la sélection de base (leakage, constantes, informations réciproques), puis la construction des facteurs.

3) Méthodes : Une brève carte

3. 1 Linéaire

PCA/SVD : composants orthogonaux, maximisent la variance expliquée. Rapide, interprétable (loadings).
Analyse des facteurs (AF) : facteurs latents + erreurs spécifiques ; bon pour les « échelles » comportementales.
NMF : parties additives non négatives (« thèmes « /« motifs »des paiements/jeux) ; Interprétable à la ≥0.

3. 2 Non-linéaires

t-SNE : structure locale et cluster en 2D/3D ; uniquement pour l'imagerie (pas pour le serving).
UMAP : conserve la partie locale + de la structure globale, plus rapide que t-SNE ; Convient pour le préprocesseur de clustering.
Autoencoders (AE/VAE) : nous enseignons le codeur → le vecteur latent ; peut être en ligne/incrémental.
Isomap/LE : plus rare dans la vente (routes et capricieux).

3. 3 Catégories/mixtes

Embedding des catégories (jeu/fournisseur/canal/périphérique) + PCA/UMAP au-dessus de la matrice d'embedding.
Distance de Gauer → MDS/UMAP pour les types mixtes.

4) Pipline (référence)

1. Données hygiene : masques PII, tokenization, remplissage des passes, winsorizing des queues.
2. Skaling : Standard/Robust scaler ; pour les compteurs - logs transformes.
3. Sélection : remove near-zero variance, corr> 0. 95 (leave-one), mutual info.
4. Méthode de réduction : PCA/UMAP/AE ; nous enregistrons random seed et config.
5. Évaluation : métriques (ci-dessous), stabilité, visualisation.
6. Serve : sérialisons les transformes (ONNX/PMML/registry entrepôt), time-travel pour les remodelages.
7. Surveillance : dérive des facteurs latents, PSI, kNN-topologie.

5) Métriques de qualité

Variation exploitée (PCA) : nous sélectionnons k avec un seuil (par exemple 90-95 %).
Réparation error (AE/NMF) : MSE/Poisson, SSIM pour les images (si CV).
Trustworth..../Continuity (UMAP/t-SNE) : 0 à 1 - dans quelle mesure les voisins locaux sont conservés.
kNN-preservation : proportion de voisins communs avant/après la projection.
Downstream-impact : qualité de regroupement/classification après transformation (F1/AUC, silhouette).
Stabilité : Rand/NMI entre les redémarrages, sensibilité à seed/hyperparams.

6) Recettes pratiques par tâche

6. 1 Clustering de joueurs

UMAP → HDBSCAN : révèle bien les segments « live/social », « bonus-hunters », « crash-risk ».
PCA-baseline pour une interprétation rapide (loadings montrent « paris/min », « volatilité », « motif du soir »).

6. 2 Antifrod et paiements

NMF sur la matrice (joueur × mode de paiement) identifie les « motivations » des itinéraires ; puis k-means/GMM.
L'AE sur le comportement des dépôts/conclusions est un vecteur latent dans le modèle des anomalies (IForest/OC-SVM).

6. 3 Systèmes de recommandation

SVD/ALS-embedding (igrok↔igra/provayder) + PCA/UMAP pour filtrer le bruit et le scoring similaire.

6. 4 Textes/commentaires

Sentence-embedding → UMAP : visualisation des thèmes et des surtensions négatives (voir « Sens-analyse »).
NMF sur TF-IDF : les « sujets » interprétés des plaintes (conclusions, KYC, laga).

7) En ligne, incrémentalité et dérive

IncrémentalPCA/Streaming AE : mise à jour des composants sans réapprentissage complet.
Warm-start UMAP : mise à jour sur les nouveaux pains (attention à la distorsion des globes).
Dérive : nous surveillons PSI/KC par facteurs, drift topologie kNN ; seuils → canary/rollback.
Versioning : 'projection @ MAJOR. MINOR. PATCH`; MAJOR - incomparable, garder dual-serve.

8) Vie privée et conformité

Zero-PII à l'entrée ; les facteurs réduits sont stockés séparément des sources.
k-anonymat des vitrines (minimum N objets par tranche).
Differenz. intimité (en option) en PCA/AE : bruit en gradients/coordonnées.
DSAR : possibilité de nettoyer la contribution du sujet (supprimer les lignes, recalculer les facteurs à la prochaine batche).

9) Interprétation des facteurs

Loadings (PCA/FA) : composants de haut de gamme → noms lisibles (« intensité des paris », « activité nocturne », « sensibilité aux bonus »).
Parties NMF : jeux de fiches avec des poids positifs → « motif de paiement/jeux ».
AE : approximation linéaire autour du point (Jacobian) + modèle surrogate pour l'explication locale.

10) Intégration

Clustering : UMAP/PCA espace → HDBSCAN/k-means.
Anomalies : AE-reconstruction/Distance latine → alertes.
Recommandations : embeddings compacts pour ressemblance et recherche ANN.
Analyse API : nous donnons les agrégats et les facteurs au lieu des fiches sensibles « crues ».

11) Modèles (prêts à l'emploi)

11. 1 Config 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 Config 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 (serveur)

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 Passeport de projection (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) Feuille de route pour la mise en œuvre

0-30 jours (MVP)

1. Hygiène des fiches (skating, sauts, corrélations), Zero-PII.
2. PCA avec un seuil de dispersion de 95 %; Visualisation UMAP 2D pour l'analyse de segments.
3. Метрики: explained variance, trustworthiness, downstream uplift.
4. L'enregistrement de la transformation dans le registre ; la dérive des facteurs.

30-90 jours

1. AE pour les paiements/comportements ; NMF pour les sujets de commentaires.
2. Apdates incrémentales (IncrémentalPCA/AE) ; canary lors du changement de version.
3. Intégration avec clustering/antifrood/recommandeur ; alerte kNN-topology drift.

3-6 mois

1. Projections géo/tenantes spécifiques ; Serving budget-aware (INT8/FP16).
2. Rapports d'interprétation des facteurs pour les équipes de produits.
3. Options de DP pour les marchés sensibles à la réglementation.

13) Anti-modèles

Utiliser t-SNE pour le serving-prod (instable et non comparable entre les lancements).
Mélanger les IPI avec des facteurs ; loger les fiches originales sans masques.
Ignorer le skating/ignorer → composants « faux ».
Sélectionner k « par oeil » sans courbe de variance/métrique et de validation de downstream.
Recréer la projection sans versioning et double-serve → les modèles « cassés » vers le haut de la chaîne.
Interpréter l'image UMAP comme « ground truth » sans vérifier la stabilité.

14) RACI

Data Platform (R) : Piplines, registry, surveillance de la dérive.
Data Science (R) : sélection/personnalisation des méthodes, interprétation des facteurs.
Product/CRM (A) : utilisation des facteurs dans la segmentation/offers.
Risk/RG (C) : règles d'utilisation des facteurs, protection contre le ciblage « agressif ».
Sécurité/DPO (A/R) : vie privée, k-anonymat, DSAR.

15) Sections connexes

Clustering de données, Systèmes de recommandation, Analyse des anomalies et corrélations, Analyse sentimentale des commentaires, PNL et traitement de texte, Pratiques DataOps, MLOps : exploitation des modèles, Éthique des données et transparence.

Résultat

La réduction dimensionnelle est un outil de production ML et pas seulement des « beaux nuages de points » : hygiène rigoureuse des fiches, métriques de conservation de la structure, transformations stables et versionnables. Dans iGaming, ces projections accélèrent l'apprentissage et le serving, améliorent la segmentation et la détection des anomalies, économisent le budget et aident à respecter la vie privée.