צמצום מימדים

1) מדוע פלטפורמת ה ־ iGaming צריכה להפחית את המימד

מהירות ויציבות ML: פחות סימנים * fit/serve מהיר יותר, סיכון נמוך יותר של אימון מחדש.
הדמיה: תחזיות 2D/3D לגילוי מקטעים, סחף וחריגות.
סיגנל רעש: גורמים כלליים (התנהגות/תשלום) עמידים יותר לפליטות.
עלות: פחות תכונות מקוונות = זול יותר לאחסון/תחבורה/להאיץ.
פרטיות: החלפת התכונות הרגישות המקוריות בגורמים מצטברים.

2) ”בחירה” נגד ”בנייה” של סימנים

בחירת תכונה: מסננים/עטיפות/משקולות מודל - שמור תת ־ קבוצה של התכונות המקוריות.
שליפת תכונה - חישוב גורמים חדשים (תחזיות/הטבעות).
קומביין: ראשית, בחירה בסיסית (דליפה, קבועים, מידע הדדי), לאחר מכן - בניית גורמים.

3) שיטות: מפה קצרה

3. 1 ליניארי

PCA/SVD: רכיבים אורתוגונליים, למקסם שונות מוסברת. מהיר, ניתן לפירוש (עומסים).
ניתוח פקטור (FA): גורמים סמויים + שגיאות ספציפיות; טוב ל ”מאזניים” התנהגותיים.
NMF: חלקים תוספים לא שליליים (”נושאים ”/” מניעים ”של תשלומים/משחקים); פירש כאשר 0.

3. 2 לא ליניארי

T-SNE: מבנה מקומי וצבירים בתלת מימד; מעבד רק (לא משרת).
UMAP: משמר את החלק המקומי + של המבנה הגלובלי, מהר יותר מ-T-SNE; מתאים לעיבוד מקדים של אשכול.
(AE/VAE): אנו מכשירים את המקודד = וקטור סמוי; יכול להיות מקוון/אינקרמנטלי.
איזומפ/LE: פחות נפוץ בפרודה (יקרה וקפריזית).

3. 3 קטגורי/מעורב

הטמעת קטגוריה (משחק/ספק/ערוץ/התקן) + PCA/UMAP מעל מטריצת ההטבעה.
מרחק Gower = MDS/UMAP עבור סוגים מעורבים.

4) צינור (התייחסות)

1. היגיינת נתונים: מסכות PII, אסימון, מילוי פערים, שינויי זנבות.
2. סקיילר סטנדרטי/סקלר חזק; עבור דלפקים - טרנספורמציות יומן.
3. להסיר כמעט אפס שונות, cor> 0. 95 (להשאיר-אחד), מידע הדדי.
4. שיטת הפחתה: PCA/UMAP/AE; לתקן זרעים אקראיים ותצורה.
5. דירוג: מדדים (להלן), יציבות, הדמיה.
6. Serialize transformations (ONX/PMML/Registry Progress), time-travel עבור תחזיות מחודשות.
7. ניטור: סחיפת גורם סמוי, PSI, שימור טופולוגיית kNN.

5) מדדים איכותיים

שונות מוסברת (PCA): בחר k עם סף (לדוגמה, 90-95%).
שגיאת שחזור (AE/NMF): MSE/Poisson, SSIM עבור תמונות (אם CV).
אמינות/המשכיות (UMAP/t-SNE): 0 עד 1 - כיצד השכנים המקומיים נשמרים.
שימור KNN: פרופורציה של שכנים שכיחים לפני/פוסט הקרנה.
במורד הזרם: איכות התקבצות/סיווג לאחר שינוי (F1/AUC, צללית).
יציבות: Rand/NMI בין restarts, רגישות זרעים/hyperparms.

6) מתכונים מעשיים למשימות

6. התקבצות שחקן 1

UMAP = HDBSCAN: מגלה היטב קטעים ”חי/חברתי”, ”בונוס-ציידים”, ”התרסקות-סיכון”.
PCA-בסיס לפרשנות מהירה (טעינות מראות ”קצב/מין”, ”תנודתיות”, ”תבנית ערב”).

6. 2 אנטיפראוד ותשלומים

NMF על שיטת התשלום (player ×) חושף את המניעים של המסלולים; אז k-אמצעים/GMM.
AE על התנהגות הפקדה/משיכה - וקטור סמוי למודל אנומליה (IPOest/OC-SVM).

6. 3 מערכות המלצה

קיבוצי SVD/ALS (igrok↔igra/provayder) + PCA/UMAP לסינון רעש וניקוד דמיון.

6. 4 טקסטים/ביקורות

שיבוץ משפטים * UMAP: הדמיה של נושאים ופרצים של שליליות (ראו ניתוח רגשי).
NMF על צה "ל: תלונה מתורגמת" נושאים "(מסקנות, KYC, lags).

7) מקוון, הדרגתיות וסחיפה

Increme PCA/Streaming AE: עדכון רכיבים ללא הכשרה מלאה.
התחלה חמה UMAP: עדכון של קבוצות חדשות (זהירות עם עיוות של גלובוס).
סחיפה: צג PSI/KC לפי גורמים, טופולוגיית סחיפה kNN; סף canary/rollback.
Versioning: 'הקרנה @ MAJOR. מינורי. PATCH '; רס "ן - שאין שני לו, שמור על שירות כפול.

8) פרטיות וציות

קלט אפס-PII; גורמים מופחתים מאוחסנים בנפרד מהמקור.
k-אנונימיות של חלונות חנות (מינימום N אובייקטים לכל פרוסה).
דברים שונים. פרטיות (אופציונלית) ב PCA/AE: רעש בגרדיאנטים/קואורדינטות.
DSAR: היכולת לנקות את התרומה של הנבדק (למחוק שורות, לחשב מחדש גורמים באצווה הבאה).

9) פרשנות של גורמים

Loadings (PCA/FA): מאפיינים עליונים = שמות שניתן לקרוא אנושיים (”עוצמת הימור”, ”פעילות לילה”, ”רגישות בונוס”).
חלקי NMF: סטים של תכונות עם משקולות חיוביות = ”מניע של תשלומים/משחקים”.
AE: קירוב ליניארי סביב נקודה (Jacobian) + פונדקאית-מודל להסבר מקומי.

10) אינטגרציות

התקבצות: UMAP/PCA space # HDBSCAN/k-means.
אנומליות: AE-שחזור/Latent Award Asservates.
המלצות: הטמעות קומפקטיות לחיפוש דמיון ולאן.
אנליטיקת API: אנו נותנים אגרגטים וגורמים במקום תכונות רגישות ”גולמיות”.

11) תבניות (מוכנות לשימוש)

11. 1 הגדרות 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 הגדרות 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 (שרשור)

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 גיליון נתוני הקרנה (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) מימוש מפת דרכים

0-30 ימים (MVP)

1. תכונת היגיינה (מדד, דילוג, מתאם), אפס-פיל.
2. PCA עם 95% שינוי סף; הדמיה 2D UMAP לניתוח מקטעים.
3. שונות מוסברת, אמינות, במורד הזרם מעלה.
4. רישום השינוי ברישום; גורמי סחף לוח מחוונים.

30-90 ימים

1. AE לתשלומים/התנהגות; NMF לבחינת נושאים.
2. עדכונים אינקרמנטליים (Incremental PCA/AE); קנרית בשינוי גרסה.
3. אינטגרציה עם קיבוצים/אנטי הונאה/המלצה; מתריע על סחף טופולוגיה של kNN.

3-6 חודשים

1. תחזיות ספציפיות של הדייר; מגישה מודעת תקציב (INT8/FP16).
2. דוחות פרשנות פקטור עבור צוותי מוצר.
3. וריאציות DP לשווקים רגישים רגולטורית.

13) אנטי דפוסים

השתמש ב ־ T-SNE להגשת פרוד (לא יציב ובלתי ניתן להשוואה בין ריצות).
ערבב PII עם גורמים; תווי מקור רישום ללא מסכות.
התעלם מדילוג/דילוג = = רכיבי ”מזויפים”.
בחר k בעין ללא פיזור/עקום מטרי ואימות במורד הזרם.
לבנות מחדש את התחזית בלי ורסינציה ולשרת כפול * דגמים ”שבורים” במעלה השרשרת.
לפרש את תמונת UMAP כ ”אמת קרקע” ללא בדיקת יציבות.

14) ראסי

פלטפורמת נתונים (R): צינורות, רישום, ניטור סחף.
מדע נתונים (R): בחירה/כוונון של שיטות, פרשנות של גורמים.
מוצר/CRM (A): שימוש בגורמים במקטעים/הצעות.
סיכון/RG (C): כללים לשימוש בגורמים, הגנה מפני מיקוד ”אגרסיבי”.
אבטחה/DPO (A/R): פרטיות, k-אנונימיות, DSAR.

15) חלקים קשורים

מערכות ממליצות, אנומליה וניתוח קורלציה, אנליזה רגשית משוב, NLP ועיבוד מילים, פרקטיקות DateOps, MLOps: ניצול מודל, אתיקת נתונים ושקיפות.

סך הכל

צמצום ממדים הוא כלי לייצור ML, לא רק ”ענני נקודה יפים”: היגיינה קפדנית, מדדי שימור מבנים, שינויים יציבים ומורכבים. ב ־ iGaming, תחזיות כאלה מאיצות את הלמידה והגלישה, משפרות קטגוריות ואיתור חריגות, חוסכות תקציב ועוזרות לשמור על פרטיות.