डेटा और बुद्धिमत्ता
डेटा और बुद्धिमत्ता गैंबल हब का मस्तिष्क है, एक प्रणाली जो होश, विश्लेषण और कार्य करती है। शास्त्रीय मॉडल में, डेटा घटनाओं के बाद पहुँचा संग्रह है। गैंबल हब में, वे एक लाइवस्ट्रीम, फीडिंग समाधान, मॉडल और स्वचालित प्रतिक्रियाएं बन जाते हैं।
पारिस्थितिकी तंत्र में हर घटना - क्लिक से लेनदेन तक - एक संकेत में बदल जाती है। इन संकेतों को मशीन मॉडल द्वारा संसाधित किया जाता है जो पैटर्न को पहचानते हैं, व्यवहार की भविष्यवाणी करते हैं, और ऑपरेटरों को मैन्युअल रूप से संभव की तुलना में
मुख्य विचार: डेटा एक रिपोर्ट के लिए एकत्र नहीं किया जाता है, यह सिस्टम के शब्दार्थ कपड़े बनाता है। गैंबल हब एक श्रृंखला बनाता है:- टेलीमेट्री → मॉडल → सिग्नल → ऑपरेशन।
1. टेलीमेट्री। नेटवर्क लाखों माइक्रोएंट्स को पकड़ ता है: खिलाड़ी गतिविधि, आरटीपी परिवर्तन, एपीआई देरी, सट्टेबाजी धाराएं, उपयोगकर्ता व्यवहार।
2. मॉडल। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विसंगतियों की पहचान करते हैं, लोड चोटियों की भविष्यवाणी करते हैं, लाभप्रदता और जोखिमों के स्थिर पैटर्न निर्धारि
3. संकेत। मॉडल संकेत उत्पन्न करते हैं - सिफारिशें, चेतावनी, स्वचालित क्रियाएं।
4. संचालन। सिस्टम स्वयं निर्णयों का हिस्सा करता है: सीमाओं को समायोजित करता है, ऑपरेटरों को सूचित करता है, अवसरों पर विन्यास और रिपोर्ट बदलता है।
इस तरह एक आत्म-सीखने का बुनियादी ढांचा बनाया जाता है, जहां बुद्धिमत्ता किसी व्यक्ति की जगह नहीं लेती है, लेकिन उसे आगे देखने और तेजी से कार्
गैंबल हब डेटा आर्किटेक्चर के सिद्धांतों के आसपास बनाया गया है:- पारदर्शिता और सत्यापन। प्रत्येक संख्या में एक निर्धारण स्रोत और समय हो
- प्रासंगिकता। मॉडल अमूर्त मूल्यों के साथ काम नहीं करता है, लेकिन मुद्राओं, क्षेत्रों, प्रदाताओं और खिलाड़ियों के संदर्भ में
- निरंतर शिक्षा। एल्गोरिदम को अपडेट किया जाता है क्योंकि नए डेटा उपलब्ध हो जाते हैं, "पुरानी धारणाओं" से बचते हुए।
- संचालन के साथ एकीकरण। मॉडल अलगाव में नहीं रहते हैं - वे इंटरफेस और एपीआई में बनाए जाते हैं, एनालिटिक्स को कार्रवाई में बदल देते हैं।
- परिचालन आसूचना - घटनाओं और विचलन पर तत्काल प्रतिक्रिया।
- रणनीतिक आसूचना - रुझानों का विश्लेषण और विकास परिदृश्यों का निर्माण।
- सामूहिक आसूचना - सर्किट और प्रतिभागियों के बीच ज्ञान को सिंक्रनाइज़करना।
गैंबल हब एक उपोत्पाद से डेटा को सिस्टम ऊर्जा में परिवर्तित करता है।
यहां इंटेलिजेंस एक मॉड्यूल या सेवा नहीं है, बल्कि वास्तुकला की एक अंतर्निहित संपत्ति है जो पारिस्थितिकी तंत्र को भविष्य के राज्यों के आत्मनिरीक्षण, अनुकूलन और भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाती है।
डेटा और बुद्धिमत्ता केवल एनालिटिक्स नहीं हैं। यह पूरे नेटवर्क की जागरूकता है।
एक ऐसी दुनिया में जहां गति आकार से अधिक महत्वपूर्ण है, गैंबल हब खुफिया को टिकाऊ विकास का मुख्य उपकरण बनाता है।
मुख्य विषय
-
टेलीमेट्री और इवेंट कलेक्शन
IGaming पारिस्थितिकी तंत्र में टेलीमेट्री डिजाइन और इवेंट कलेक्शन के लिए एक व्यावहारिक गाइड: टैक्सोनॉमी और स्कीमैटिक्स, क्लाइंट एंड सर्वर इंस्ट्रूमेंटेशन, ओपनटेलीमेट्री, डेटा सैंपलिंग और गुणता, पीआईआई गोपरिवरी और कम्स, परिवहन और बफटरिंग और बफरिंग, विश्स डैशबोर्ड और कार्यान्वयन रोडमैप।
-
रियल-टाइम सिग्नल प्रोसेसिंग
IGaming में वास्तविक समय संकेत प्रसंस्करण के लिए व्यावहारिक वास्तुकला और पैटर्न: घटनाओं के स्रोत और वर्गीकरण, सीईपी और राज्यव्यापी एकत्रीकरण (विंडो फंक्शन, वॉटरमार्क, लेट डेटा), संवर्धन और डीडुप्लिकेशन, एंटीफ्राड और आरजी डिटेक्टर, ऑनलाइन सुविधाएं और स्कोरिंग मॉडल, डिलीवरी और स्केलिंग, स और लागत और लागत, नमूना योजनाओं और छद्म कोड के साथ कार्यान्वयन रोडमैप।
-
डेटा संवर्धन
IGaming पारिस्थितिकी तंत्र के लिए डेटा संवर्धन के लिए एक व्यावहारिक गाइड: समृद्ध संकेतों के स्रोत और प्रकार (FX/geo/ASN/उपकरण, KYC/RG/AML, सामग्री और निर्देशिका), ऑफ़ लाइन और स्ट्रीमिंग पाइपलाइन (लुकअप, यूडीएफ/एमएल), सामान्यूनीकरण और टाइमज़ोन, पीआईआई और गोपनीकरण और गुणगुणता क्यू नियम, अवलोकन और वंश, लागत और एसएलओ, वास्तुकला पैटर्न (आयाम लुकअप, फीचर स्टोर, असिंक संवर्धन), एसक्यूएल/वाईएमएल/स्यूडोकोड उदाहरण, आरएसीआई और कार्यान्वयन रोडमैप।
-
स्ट्रीमिंग और स्ट्रीमिं
IGaming के लिए स्ट्रीमिंग और स्ट्रीमिंग एनालिटिक्स के निर्माण के लिए व्यावहारिक कार्यप्रणाली: ingest→shina→obrabotka→serving वास्तुकला, खिड़कियां और वॉटरमार्क, सीईपी और स्टेटमेंट एग्रीगेशन, वास्तविक-समय शोकेस और अनुबंध SQL/स्यूडोकोड उदाहरणों के साथ RACI और रोडमैप।
-
बैच प्रोसेसिंग
आईगेमिंग प्लेटफॉर्म के लिए डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक व्यावहारिक गाइड: ingest→lakehouse→orkestratsiya→vitriny वास्तुकला, वृद्धिशील डाउनलोड और सीडीसी, एससीडी I/II, बैकफिल और पुनर्प्रसंस्करण, गुणवत्ता नियंत्रण (डीक्यू-ए-कोड), लागत और निष्षण अनुकूलगाइड, वेज्ञापन,, उदाहरण SQL/YAML और कार्यान्वयन रोडमैप।
-
रियल-टाइम एनालिटिक्स
IGaming पारिस्थितिकी तंत्र के लिए वास्तविक समय एनालिटिक्स के लिए पूर्ण गाइड: व्यावसायिक मामले (एएमएल/आरजी, परिचालन एसएलए, उत्पाद निजीकरण), संदर्भ वास्तुकला - सीईपी और स्टेटमेंट एग्रीगेशन, वाटरमार्स/लेट डेटा, ऑनलाइन संवर्टोर्ट और मेट, अवलोकन और लागत इंजीनियरिंग, गोपनीयता और निवास, SQL/स्यूडोकोड टेम्प्लेट, RACI और कार्यान्वयन रोडमैप।
-
स्ट्रीम बनाम बैच विश्लेषण
IGaming के लिए स्ट्रीम और बैच विश्लेषण तुलना गाइड: आर्किटेक्चर (लैम्ब्डा/कप्पा/लेकहाउस-हाइब्रिड), विंडोज और वॉटरमार्क बनाम वेक्सीमेंट और सीडीसी, सीईपी/स्टेटफुल-एग्रीगेशन बनाम एससीडी और स पूर्स/लेटनेस लागत, डीक्यू और प्रजनन क्षमता, गोपनीयता और निवास, उपयोग पैटर्न (एएमएल/आरजी/एसआरई/उत्पाद/रिपोर्टिंग), समाधान मैट्रिसेस, एसक्यूएल/स्यूडोकोड उदाहरण, रोडमैप, आरएसीआई और चेकलिस्ट।
-
आईगेमिंग में मशीन लर्निंग
आईगेमिंग में पूर्ण एमएल आवेदन गाइड: प्रमुख मामले (एलटीवी/काला, निजीकरण, धोखाधड़ी विरोधी/एएमएल, जिम्मेदार गेमिंग), डेटा और सुविधाएं, ऑनलाइन और ऑफ़ लाइन स्कोरिंग, फ़ीचर स्टोर, एमएलओपी (प्रयोग, सीआई/सीडी/सीटी, मॉनिगहन और बहाव्री), ऑनलाइन/मैट्रिक्स, ए/बी परीक्षण और कारण दृष्टिकोण, गोपनीयता और अनुपालन, सर्फिंग आर्किटेक्चर (बैच/रियल-टाइम), लागत इंजीनियरिंग, आरएसीआई, रोडमैप और एसक्यूएल/स्यूडोकोड उदाहरण।
-
शिक्षक के साथ और बिना पढ़ाना
आईगेमिंग के लिए पर्यवेक्षित/अप्रयुक्त दृष्टिकोण के लिए एक तुलनात्मक और व्यावहारिक गाइड: प्रमुख मामले (एलटीवी/काला, धोखाधड़ी विरोधी/एएमएल, निजीकरण), कार्य और मीट्रिक चयन, एल्गोरिदम (वर्टिंग/एनोमेलिस/आयाज/आयाज़), अर्ड सक्रिय शिक्षण, सुविधा तैयारी और बिंदु-इन-टाइम, ऑफ़ लाइन/ऑनलाइन सर्फिंग और बहाव निगरानी, गोपनीयता और अनुपालन, लागत इंजीनियरिंग, आरएसीआई, रोडमैप, चेकलिस्ट और एसक्यूएल/स्यूडोकोड उदाहरण
-
सुदृढीकरण प्रशिक्षण
आईगेमिंग के लिए आरएल प्रैक्टिस गाइड (नवीकरण सीखना): मामले (निजीकरण, बोनस अनुकूलन, खेल सिफारिशें, परिचालन नीतियां), बैंडिट्स/प्रतिकूल बैंडिट्स/स्लेट-आरएल, ऑफलाइन/बैच-आरएल, सुरक्षित सीमा (आरजी/एएम) एल/अनुपालन), पुरस्कार, और कारण - मूल्यांकन, सिमुलेटर और काउंटरफैक्चुअल-मेथड (आईपीएस/डीआर), एमएलओपी और सेवारत (ऑनलाइन/निकट-वास्तविक समय), मैट्रिक्स और ए/बी, लागत इंजीनियरिंग, आरएसीआई, रोडमैप और चेकलिस्ट।
-
फीचर इंजीनियरिंग और फीचर चयन
IGaming के लिए निर्माण और चयन की सुविधा के लिए एक व्यावहारिक गाइड: बिंदु-इन-टाइम अनुशासन, खिड़कियां और एकत्रीकरण (R/F/M), श्रेणीबद्ध एन्कोडिंग (TE/WOE), टेम्पोरल/ग्परेखा/एनएलपी/जियो-फीचर, एंटी लीक्स और ऑनलाइन/ऑनलाइन/ऑफलाइन पुनर स्टोर और परीक्षण समतुल्यता, चयन (फिल्टर/रैपर/एम्बेडेड, SHAP/IV/MI), स्थिरता और बहाव, लागत इंजीनियरिंग (विलंबता/प्रति सुविधा लागत), RACI, रोडमैप, चेकलिस्ट और SQQL L L L/pEL S/pSoD oD oD oD oD oD oD oD oD lS lS S S.
-
मॉडल निगरानी
आईगेमिंग में एमएल मॉडल मॉनिटरिंग प्लेबुक: एसएलआई/एसएलओ और परिचालन मैट्रिक्स, डेटा बहाव नियंत्रण/भविष्यवाणियां (पीएसआई/केएल/केएस), अंशांकन स्थिरता और अपेक्षित लागत, कवरेज और त्रुटियां, ऑनलाइन लेबल और देरी, अलर्ट और रनबुक 'और, डैशबोर्ड (प्रोमेथियस/ग्राफाना/ओटीएल), ऑडिट/पीआईआई/रेजिडेंसी, आरएसीआई, रोडमैप और उत्पादन तत्परता चेकलिस्ट।
-
एआई पाइपलाइन और प्रशिक्षण स्वचालन
आईगेमिंग में एआई/एमएल पाइपलाइन डिजाइन और स्वचालन पर व्यावहारिक प्लेबुक: ऑर्केस्ट्रेशन (एयरफ्लो/आर्गो), डेटा पाइपलाइन और सुविधा (फीचर स्टोर), मॉडल, रजिस्टर और संवर्धन नीतियों के लिए सीडी, ऑनलाइन/ऑफलाइन समतुल्य परीक (परीक) PII/रेजिडेंसी), RACI, रोडमैप, चेकलिस्ट और उदाहरण (DAG, YAML, स्यूडोकोड)।
-
पैटर्न पहचान
पैटर्न मान्यता के लिए एक पूर्ण मार्गदर्शिका: कार्य प्रकार (वर्गीकरण, क्लस्टरिंग, विभाजन, अनुक्रम), डेटा अभ्यावेदन और विशेषताएं, शास्त्रीय और तंत्रिका नेटवर्क विधियाँ (एसवीएम, एनएन/आरएन/ट्ट्ट्ट्रांसफॉर्स), जीआर्स कार्यान्वयन और निगरानी के लिए।
-
केपीआई और बेंचमार्क
केपीआई और बेंचमार्क के लिए सिस्टम गाइड: प्रकार के मैट्रिक्स (नॉर्थ स्टार, परिणाम/प्रक्रिया, रेलिंग), फॉर्मूला और मानदंड, गोल सेटिंग (SMART/OKR), सामान्यीकरण और मौसम्यता, तुलवी आधार (आंतथा/आंतरी), डैशबोर्य) hart)।
-
डेटा विभाजन
डेटा विभाजन के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका: खंड लक्ष्य और प्रकार (आरएफएम, सहकर्मी, व्यवहार, मूल्य, जोखिम खंड), विधियां (नियम, क्लस्टरिंग, फैक्टर/एम्बेडिंग, पर्यवेक्षण), ए/बी।
-
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक व्यावहारिक गाइड: लक्ष्य और दर्शक, चार्ट चयन, रचना और रंग, कहानी और एनोटेशन, डैशबोर्ड डिज़ाइन, पढ़ ने योग्यता मैट्रिक्स, पहुंच, विरोधी पैटर्न और उत्पादन टिप्स।
-
मेट्रिक्स आर्किटेक्चर
मेट्रिक्स आर्किटेक्चर के लिए एक व्यावहारिक गाइड: परिभाषा और वर्शनिंग से गणना (बैच/स्ट्रीम), अर्थ परत और कैटलॉग, गुणवत्ता नियंत्रण, एसएलओ ताजगी, सुरक्षा और ट्रेस ऑडिटर। टेम्पलेट "पासपोर्ट मेट्रिक्स", "सोर्स कॉन्ट्रैक्ट", रिलीज़ और ऑपरेशन चेकलिस्ट।
-
मुख्य आकृति पदानुक्रम
संकेतकों के पदानुक्रम के लिए एक व्यावहारिक गाइड: नॉर्थ स्टार कैसे चुनें, इसे ड्राइवर ट्री में विघटित करें, रेलिंग मेट्रिक्स को जोड़ें, संगठन स्तर (ओकेआर/केपीआई) द्वारा कैस्केड लक्ष्य।
-
सहसंबंध और कारण और प्रभाव
सहसंबंध और कारण के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका: जब सहसंबंध पर्याप्त हो, तो कार्य-कारण की पहचान कैसे करें (ए/बी परीक्षण, डीएजी, बैक-डोर/फ्रंट-डोर, आईवी, डीआईडी, आरडीडी, सिंथेटिक नियंत्रण), कैसे कैसे कैसे काम लें उत्पाद विपणन और एमएल में कारण तरीके।
-
संकेत से क्रिया तक पथ
सिग्नल-टू-फाइनल योजना "सिग्नल सेंस एक्ट लर्न सीखें": सिग्नल संग्रह और सामान्यीकरण, डीडअप और प्राथमिकता, कारण जांच, नीति चयन (नियम/मॉडल/डाकुओं), कार्यों का ऑर्केस्ट्रेशन, रेलिंग और फीडबैक्योर। आर्टिफ़ैक्ट टेम्पलेट, गुणवत्ता मैट्रिक्स और चेकलिस्ट।
-
केपीआई पूर्वानुमान
केपीआई पूर्वानुमान के लिए व्यावहारिक गाइड: कार्य सेटिंग, डेटा तैयार करना, अपघटन और रजिस्टर (छुट्टियां, प्रोमो), मॉडल चयन (एआरआईएमए/ईटीएस/पैगंबर, जीबीएम/एनएन, पदानुक्रमिक और संभाव्य), गुणता और परिदृश्य अंतर, अंशांकन, MLOps प्रक्रियाएं, निगरानी और शासन।
-
जोखिम मॉडलिंग
जोखिम मॉडलिंग के लिए व्यावहारिक गाइड: खतरा मानचित्र और केआरआई, आवृत्ति-गंभीरता मॉडल (पॉइसन/नेगबिन × लॉगनॉर्मल/पारेटो), यौगिक प्रक्रियाएं और एलडीए, ईवीटी (जीईवी/जीपीडी) और थिक टेल्स पुनर्संरचना और कोप्यूल, तनाव परीक्षण और परिदृश्य, बेयट एस और मोंटे कार्लो, VaR/CVAR, सीमा और RAROC, मॉडल गवर्नर, बहाव निगरानी और रनिबुक।
-
रूपांतरण एनालिटिक्स
रूपांतरण एनालिटिक्स के लिए एक व्यावहारिक गाइड: कैसे फ़नल और गुणांक को सही ढंग से पढ़ें, "सही हर्मिनेटर" और टाइम विंडो सेट करें, बॉट्स और डुप्लिकेट्स को बाहर करें, Cohorts और सेगमेंट का निर्माण करें। मेट्रिक्स पासपोर्ट, छद्म एसक्यूएल और चेकलिस्ट के लिए टेम्पलेट।
-
सिफारिश प्रणाली
सिफारिश प्रणालियों के निर्माण के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शिका: डेटा और विशेषता अंतरिक्ष, वास्तुकला (उम्मीदवार रैंकिंग नीति-जागरूक री-रैंक), मॉडल (सामग्री-आधारित, सहयोगी फ़िल्टरिंग/एम्टिंग, एलटीआर। जी/अनुपालन), ऑफ़ लाइन/ऑनलाइन मैट्रिक्स, ए/बी और कारण मूल्यांकन, एमएलओपी/अवलोकन, एंटी-पैटर्न और चेकलिस्ट।
-
खिलाड़ी प्रोफाइलिंग
प्लेयर प्रोफाइलिंग के लिए व्यावहारिक गाइड: लक्ष्य और अनुप्रयोग (यूएक्स, निजीकरण, जोखिम/अनुपालन), डेटा स्रोत और पहचान, लक्षण और व्यवहार पैटर्न (आरएफएम, सत्र, सामग्री), सेगमेंटेशन तकनीक (नियम, क्स, एंबेडिंग्स, प्स), उत्थान), प्रोफ़ाइल पासपोर्ट और निर्णय तालिका, गोपनीयता/नैतिकता/आरजी, निगरानी और बहाव, एमएलओपी-संचालन। छद्म-एसक्यूएल और कलाकृतियों के पैटर्न।
-
व्यवहार संकेत
व्यवहार संकेतों के साथ काम करने के लिए व्यावहारिक गाइड: क्या इकट्ठा करना है (सत्र, क्लिक, स्क्रॉलिंग, डवेल-टाइम, प्रक्षेपवक्र), कैसे सामान्य और शुद्ध करें (पहचान, एंटी-बॉट्स, पीआईटी), संकेन्स (विंडो/एम/एम/एम/1 एच/24एच, सीक्स, अनुक्स्स्स्स्स्स्स्स्यूज, कॉलम, कॉलम), गुणम), गुणना), गुणना), गुणता, गुणना), उत्पादों, एनालिटिक्स और एमएल में गोपनीयता और सुरक्षित रूप से उपयोग की सुरक्षा।
-
उत्पत्ति और डेटा पथ
"डेटा और इंटेलिजेंस" खंड में डेटा वंश के निर्माण के लिए एक व्यावहारिक गाइड: स्तर (व्यवसाय, तकनीकी, स्तंभ), एमएल मॉडल, घटनाओं और अनुबंधों, शब्दावली और मेटाडेटा, ग्राफ दृश्य, प्रभाव विश्लेषण, एसएलओ/एसएलआई ताजा और गुणता, स्क्रिप्रिप मैमिंग (KYC/AML, गेम राउंड, पेमेंट, रिस्पॉन्सिबल गेमिंग), आर्टिफैक्ट टेम्पलेट और एक कार्यान्वयन रोडमैप।
-
डेटा नैतिकता और पारदर्शिता
डेटा और खुफिया अनुभाग में डेटा नैतिकता के लिए एक व्यावहारिक गाइड: सिद्धांत (लाभ, गैर-हानि, निष्पक्षता, स्वायत्तता, जिम्मेदारी), खिलाड़ियों और नियामकों के लिए पारदर्शिता, ईमानदार निजीकरण और डेटा, कमजोड़ी। कार्यान्वयन के लिए चेकलिस्ट।
-
डेटा टोकन
डेटा और इंटेलिजेंस टोकनाइजेशन कैसे गाइड करें: क्या टोकन हैं और वे एन्क्रिप्शन से कैसे अलग हैं, विकल्प (वॉल्ट-आधारित, वॉल्टलेस/एफपीई), डिटोकेनाइजेशन योजनाएं, रोटेशन और की लाइफसाइकल, केवाईसी/एएमएल के साथ एकीकरण लॉग, एक्सेस पॉलिसी और ऑडिटिंग, परफॉर्मेंस एंड रिसिलिएंसी, मेट्रिक्स और रोडमैप कार्यान्वयन। कलाकृतियों के पैटर्न, आरएसीआई और एंटी-पैटर्न के साथ।
-
डेटा सुरक्षा और एन्क्रिप्शन
डेटा और खुफिया में पूर्ण डेटा सुरक्षा गाइड: खतरा मॉडल, पारगमन और भंडारण एन्क्रिप्शन (टीएलएस/एमटीएलएस, एईएस-जीसीएम, ChaCha20-Poly1305, टीडीई, एफएलई/एईडी), कुंजी प्रबंधन (केएमएस/एचएसएम, रोटेशन, स्प्लिट-कुंजी, लिफाफे), गुप्रेशन और अखंडता (एचएमएम एसी/ईसीडीएसए), टोकन और मास्किंग, डीएलपी और लॉग सैनिटाइजेशन, बैकअप और डीआर, एक्सेस और ऑडिट (आरबीएसी/एबीएसी, जेआईटी), अनुपालन और गोपनीयता, एसएलओ मेट्रिक्स, चेकलिस्ट, आरएआई और कार्प रोडमैप। IGaming मामलों पर ध्यान केंद्रित करना: KYC/AML, भुगतान, गेमिंग इवेंट, जिम्मेदार गेमिंग।
-
डेटा ऑडिटिंग और वर्शनिंग
डेटा और इंटेलिजेंस में ऑडिट और वर्शनिंग प्रैक्टिस गाइड: ऑडिट लॉग (कौन/क्या/कब/क्यों), अखंडता और हस्ताक्षर नियंत्रण, परिवर्तन नीति (स्कीमा और स्टोरफ्रंट के लिए SEMVER ER ER), समय-यात्, SCSCCSconSconSconDemonSovoltrictricTourE oR oR oR oR oR oR s प्रक्रियाएं रोलबैक/बैकफिल, आरएसीआई, एसएलओ मैट्रिक्स, चेकलिस्ट और रोडमैप। IGaming के लिए उदाहरण: GGR संपादन, रेट्रो प्रदाता फ़ीड सुधार, KYC/AML और RG रिपोर्टिंग।
-
DataOps-विशेषज्ञ
डेटा और खुफिया में डेटाऑप्स प्रैक्टिस गाइड: डैशबोर्ड/एमएल वैल्यू फ्लो, कॉन्ट्रैक्ट-ओरिएंटेड डेटा, सीआई/सीडी फॉर डेटा, टेस्टिंग (डीक्यू/स्कीमैटिक्स/रिग्रेशन), ऑर्केस्ट्चर एंड मैनेशन, कैटलॉग और लाइनेज, पर्यावरण प्रबंधन, रिलीज़ (ब्लू-ग्रीन/कैनरी), सुरक्षा और पहुंच, एसएलओ मैट्रिक्स, कलाकृतियों के पैटर्न, चेकलिस्ट और रोड मैप। IGaming (KYC/AML, भुगतान, गेमिंग इवेंट्स, RG, मार्केटिंग) के लिए उदाहरणों के साथ।
-
एनएलपी और वर्ड प्रोसेसिंग
डेटा और इंटेलिजेंस के लिए एनएलपी गाइड को पूरा करें: पाठ संग्रह और सामान्यीकरण, बहुभाषावाद और स्लैंग, शुद्धिकरण और पीआईआई संशोधन, टोकेनाइजेशन/लेममेटाइजेशन/आकारिकी, वेक्टर प्रतिनिधित्व और एम्बेडिंग, थीमैटिक मॉडलिंग और वर्स, एंटिटी/क संबंध निष्कर्षण, खोज (BM25 + वेक्टर, आरएजी), सारांश, क्यू एंड ए और चैटबॉट्स, मॉडरेशन/विषाक्तता, OCR/ASR→tekst, गुणवत्ता मेट्रिक्स और एमएलओपी, गोपनीयता/डीएसएआर/नैतिकता, पाइपलाइन टेम्पलेट और रोडमैप। IGaming पर ध्यान केंद्रित करने के साथ: समर्थन और चैट, ऐप स्टोर/Google Play समीक्षा, बोनस नियम, RG/AML जोखिम, प्रदाता समाचार और भुगतान शर्तें।
-
आईगेमिंग में कंप्यूटर दृष्टि
कंप्यूटर विज़न एप्लिकेशन प्रैक्टिस गाइड इन डेटा एंड इंटेलिजेंस: केवाईसी/ओसीआर और लाइवनेस, एंटी-फ्रॉड (बॉट्स/मल्टी-अकाउंट), बैनर/वीडियो मॉडरेशन, यूआई/क्यूए कंट्रोल, स्ट्रीम एनालिटिक्स (स/स्ट्स्ट्ट्ट्ट्ट्ट्ट्ट्ट्ट्रीमर्ट्ट्ट्रीमर), जिम्रीम्यूजिम्स्ट्ट विज विज्यूजिम्यूजिम्यूजिम्यूजिम्यूजिम्यूजिम विज विज विज विज विज विज विज गुणवत्ता मैट्रिक्स, गोपनीयता/बायोमेट्रिक्स/डीएसएआर, आर्किटेक्चर (ऑन-डिवाइस/एज/क्लाउड, टीईई), एमएलओपी, एसएलओ और रोडमैप। मल्टी-ब्रांड और मल्टी-क्षेत्राधिकार प्लेटफार्मों पर ध्यान केंद्
-
मल्टीमॉडल मॉडल
डेटा और इंटेलिजेंस में मल्टीमॉडल मॉडल के लिए पूरा गाइड: आईगेमिंग के लिए स्क्रिप्ट्स (केवाईसी/लाइवनेस, क्रिएटिव मॉडरेशन, स्ट्रीम एनालिसिस, आरजी/एंटी-फ्रॉड, सपोर्ट), आर्किटेक्चर (एनकोडर-जैसे-ऑर्चर) मार्कअप (तौर-तरीकों, सिंथेटिक्स, पीआईआई-संस्करण), संरेखण (विरोधाभासी, आईटीसी/आईटीएम, निर्देश-ट्यूनिंग), गोपनीयता/बायोमेट्रिक्स/डीएसएआर, मेट्रिक्स और बेंचमार्क, एमएलओपी (रजिस्ट्स, कैनरी, ड्स), लागत/लैटेंसी) परिमाणीकरण, कैश, रूटिंग), एपीआई और एसएलओ टेम्पलेट, चेकलिस्ट और रोडमैप।
-
डेटा क्लस्टरिंग
"डेटा और इंटेलिजेंस" खंड में क्लस्टरिंग के लिए एक व्यावहारिक गाइड: शिक्षक के बिना कार्य और मूल्य, संकेतों की तैयारी (व्यवहार, भुगतान, खेल, उपकरणों), एल्गोरिदम की पसंद (के-साधन/मिनी-बैच, जीएमएम, डीबीएससीएएन/एचडीबीएससीएएन, वर्णक्रमीय, पदानुक्रमित, एसओएम, मिश्रित प), गुणत मेट्रिक vies-Bouldin, स्थिरता), व्याख्या और क्लस्टर प्रोफाइल, ऑनलाइन अपडेट और बहाव, गोपनीयता (के-गुमनामी, टोकन), CRM/निजीकरण/RG/एंटी-धोखाधड़ीएकीकरण, पाइपलाइन टेम्पलेट, RACI Rmap और एंटी विरोधी पैटर।
-
आयाम में कमी
डेटा और इंटेलिजेंस में आयाम में कमी के लिए एक व्यावहारिक गाइड: कब और क्यों लागू होना है, फ़ीचर सैंपलिंग बनाम फैक्टर निर्माण अंतर, तरीके (पीसीए/एसवीडी, एनएमएफ/एफए, टी-एसएनई, वैरिएप, ऑटोएनकोडर्स/एम्बेडिंग के माध्यम से वर्गीकृत के लिए पीसीए), पाइपलाइन (स्केलिंग, पीआईआई मास्क, टाइम-ट्रैवल), मेट्रिक्स (समझाया विचरण, ट्रस्ट/निरंतरता, केएनएन-संरक्षण), ऑनलाइन अपडेट और बहाव, क्लस्लस्टर/एनोमास्टिंग/सिलेंडर एंटीफ्राड एकीकरण, YAML पैटर्न और एंटी-पैटर्न।
-
डेटा स्कीमा और उनका विकास
पूर्ण डेटा और खुफिया गाइड: स्कीमा डिजाइन सिद्धांत (टेबल, इवेंट्स, फीचर्स), नोटेशन (एवरो/प्रोटोबुफ/जेएसएन स्कीमा/डीडीएल), संगतता (बैकवर्ड/फॉरवर्ड/फुल), स्कीमा कॉन्ट्रैक्ट्स और माइग्स्स्स्स्स्स्स्स्स्स्स डुअल-राइट/शैडो-रीड/बैकफिल), स्टोरफ्रंट और फीचर स्टोर (एससीडी, सिमेंटिक संस्करण), निर्देशिका/एनम/लोकल, मल्टी-ब्रांड/मल्टी-क्षेत्राधिकार और पीआईआई, संगतता परीक्षण और लिंटर, एंटी-पैटर, आरएआई और रोडमैप। IGaming के लिए उदाहरण: भुगतान/PSP, गेम राउंड, बोनस, RG/AML।
-
अनुक्रमण विश्लेषणात्मक भंडार
डेटा और खुफिया अनुभाग में अनुक्रमण के लिए एक व्यावहारिक गाइड: सूचकांक प्रकार (बी-ट्री/बिटमैप/हैश/ब्रिन/जीआईएन/इनवर्टेड/वेक्टर), विभाजन और छंटाई (क्लस्टर कुंजी, जेड-ऑर्डर, ऑर्डर बाय), डेटा स्स भौतिक दृश्य, खंड अनुमान/क्लस्टरिंग, परिणाम कैश, सांख्यिकी और अनुकूलक, "छोटी फ़ाइल" संघनन, झीलों, JSON/अर्ध-संरचित क्षेत्रों, SCD पैटर्न, निगरानी और RACI I I. IGaming के उदाहरण भुगतान/PSP, गेम राउंड, RG/AML और एंटी-फ्रॉड हैं।
-
अनुकूली डैशबोर्ड
अनुकूली डैशबोर्ड को डिजाइन और कार्यान्वित करने के लिए एक पूर्ण गाइड: भूमिका और संदर्भ, निजीकरण, उपकरण और चैनल प्रतिक्रिया, उपलब्धता, बहु-किरायेदारी, सुरक्षा, प्रदर्शन, प्रयोग और सफलता मैट्रिक्स।
-
बड़े डेटा अंतर्दृष्टि
बिग डेटा से व्यावहारिक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका: वास्तुकला और पाइपलाइन, विश्लेषण विधियां (वर्णनात्मक/नैदानिक/पूर्वानुमानित/नुस्खे), प्रयोग और कारण, गुणवत्ता और सुरक।
-
निर्णय चक्र
प्रश्न-उत्तर और डेटा खनन से प्रयोग, स्वचालन और परिचालन रिपोर्टिंग तक निर्णय चक्रों को डिजाइन, मापने और अनुकूलन करने के लिए एक पूर्ण गाइड। फ्रेमवर्क (OODA/PDCA/DIKW), भूमिकाएं और अधिकार, गति/गुणवत्ता मैट्रिक्स, डेटा और टूल आर्किटेक्चर, एंटी-पैटर्न, रोडमैप और चेकलिस्ट।
-
थ्रेड प्राथमिकता
डेटा धाराओं (बैच/स्ट्रीम) को प्राथमिकता देने के लिए एक व्यावहारिक गाइड: व्यावसायिक पदानुक्रम और एसएलओ, सेवा की कक्षाएं (क्यूओएस), बहु-किरायेदारी, शेड्यूलर और कतारें, बैकप्रेशर और सीमियां।
-
विश्लेषणात्मक डाटा संपीड़ित करें
एनालिटिक्स के लिए डेटा संपीड़न के लिए एक व्यावहारिक गाइड: स्तंभ प्रारूप (Parquet/ORC), कोडेक (ZSTD/Snappy/LZ4), एन्कोडिंग (RLE/Dictory/Deltary/frame-or/संदर्शन/Gor/Xor), समय श्रेखा और lor), समय श्य स्केच - संरचनाएं (HLL/TDigest), हानिरहित/दोषरहित समझौता, लागत और SLO पर प्रभाव, एन्क्रिप्शन और अनुपालन, संपीड़न और भंडारण नीतियां, परीक्षण और एंटीपैटर्न।
-
एआई एल्गोरिदम का ऑडिट
एमएल/एलएलएम सिस्टम ऑडिट प्रैक्टिस गाइड: उद्देश्य और रूपरेखा, जोखिम आधारित पद्धति, प्रलेखन और साक्ष्य, डेटा और मॉडल आकलन (गुणवत्ता, इक्विटी, गोपनीयता, सुरक्षा, स्थिरता), रेड टीमिंग, ऑनलाइन मॉनिगरिंग, अनुपालन, अनुपालन klists, और एक प्रक्रिया के रूप में ऑडिट कार्यान्वयन रोडमैप।
-
अनुकूली मॉडल सीखना
अनुकूली सीखने के लिए एक पूर्ण गाइड (निरंतर/ऑनलाइन/सक्रिय/फाइन-ट्यूनिंग): बहाव प्रकार, ट्रिगर, अद्यतन रणनीतियां (बैच/स्ट्रीम/आंशिक/पीईएफटी), निजीकरण और मल्टीसेगमेंटलिटी, भूल नियंत्रण, सुरक (वर्यता, रोलिंग) और लागत।
-
डेटा अखंडता
पूरे सर्किट में डेटा अखंडता सुनिश्चित करने के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका: अखंडता प्रकार (आवश्यक, संदर्भ, डोमेन, व्यावसायिक नियम), संविदा गारंटी (एसीआईडी/अलगाव), वितरित प्रणालियां (पहचार, घटना, घटना, घटना, घटना आदि। चेकलिस्ट।
-
वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि
वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि के आयोजन के लिए एक व्यावहारिक गाइड: वास्तुकला (ingest→obrabotka→fichi→vitriny→dostavka), खिड़कियां और वॉटरमार्क, देर से/आउट-ऑफ-ऑर्डर, राज्य और एक बार अर्थ, विसंगतियां और कारण, ऑनलाइन प्रयोग, एसएलओ/अवलोकन, सुरक्षा और गोपनीति। चेकलिस्ट, एंटी-पैटर्न और पॉलिसी टेम्पलेट के साथ।
-
आईगेमिंग में डेटा अर्थशास्त्र
आईगेमिंग में डेटा की अर्थव्यवस्था पर व्यावहारिक मार्गदर्शन: मूल्य और व्यय का कार्ड (sborkhraneniyeobrabotkamodelideystviye), एक इकाई अर्थव्यवस्था (जीजीआर, एआरपीपीयू, एलटीवी, सीएसी, कटौती), प्रभाव का माप (उत्थान/वृद्धि), डेटा के लिए जाने P&L के एक हिस्से के रूप में अनुपालन और गोपनीयता, डेटा का मुद्रीकरण (В2С/В2В/партнеры), चेक शीट और राजनेता को टेम्पलेट करता है।
-
मैट्रिक्स का एआई दृश्य
एआई विजुअलाइजेशन कार्यान्वयन गाइड: ग्राफ व्याकरण और चार्ट चयन, NL→Viz (दृश्य में प्राकृतिक भाषा), विसंगतियों और कारणों की व्याख्या, मेटाडेटा, गुणवत्ता और विश्वास नियंत्रण पर आरएजी, पहुंच और गोपनीयता, एसएलओ/लागत, रोडमैप और चेकलिस्ट।