आयाम में कमी

1) आईगेमिंग प्लेटफॉर्म को आयाम क्यों कम करना चाहिए

एमएल गति और स्थिरता: कम संकेत - तेजी से फिट/सेवा, पीछे हटने का कम जोखिम।

दृश्य: खंडों, बहाव और विसंगतियों का पता लगाने के लिए 2 डी/3 डी अनुमान।

शोर → संकेत: सामान्यीकृत कारक (व्यवहार/भुगतान) उत्सर्जन के लिए अधिक प्रतिरोधी हैं।

लागत: कम ऑनलाइन सुविधाएँ - स्टोर/ट्रांसपोर्ट/स्पीड अप करने के लिए सस्ता।

गोपनीयता: कुल कारकों के साथ मूल संवेदनशील विशेषताओं की जगह।

2) संकेतों का "चयन" बनाम "निर्माण"

फ़ीचर चयन: फ़िल्टर/रैपर/मॉडल वेट - मूल विशेषताओं का एक सबसेट सहेजें।

सुविधा निष्कर्षण-नए कारकों की गणना करें (अनुमान/एम्बेडिंग)।

संयोजन: पहले, बुनियादी चयन (रिसाव, स्थिरांक, आपसी जानकारी), फिर - कारकों का निर्माण।

3) तरीके: छोटा नक्शा

3. 1 रैखिक

पीसीए/एसवीडी: ऑर्थोगोनल घटक, अधिकतम समझाया विचरण। तेज, व्याख्यात्मक (लोडिंग)।

कारक विश्लेषण (एफए): अव्यक्त कारक + विशिष्ट त्रुटियां; व्यवहार "तराजू" के लिए अच्छा है।

एनएमएफ: गैर-नकारात्मक योजक भागों (भुगतान/खेल के "थीम "/" उद्देश्य "); जब ≥0 की व्याख्या की।

3. 2 गैर-रैखिक

टी-एसएनई: 2 डी/3 डी में स्थानीय संरचना और समूह; केवल प्रतिपादन (सेवा नहीं)।

UMAP: टी-एसएनई की तुलना में तेजी से वैश्विक संरचना के स्थानीय + भाग को संरक्षित करता है; क्लस्टर प्रीप्रोसेसिंग के लिए उपयुक्त।

ऑटोएनकोडर्स (एई/वीएई): हम एन्कोडर को प्रशिक्षित करते हैं - एक अव्यक्त वेक्टर; ऑनलाइन/वृद्धिशील हो सकता है।

Isomap/LE: प्रोडा (महंगा और महंगा) में कम आम।

3. 3 श्रेणीबद्ध/मिश्रित

श्रेणी एम्बेडिंग (गेम/प्रदाता/चैनल/डिवाइस) + पीसीए/यूएमएपी एम्बेडिंग मैट्रिक्स पर।

मिश्रित प्रकारों के लिए गोवर दूरी → एमडीएस/यूएमएपी।

4) पाइपलाइन (संदर्भ)

1. डेटा स्वच्छता: पीआईआई मास्क, टोकन, अंतराल में भरना, पूंछ को जीतना।

2. स्केलिंग: मानक/मजबूत स्केलर; काउंटरों के लिए - लॉग रूपांतरण।

3. निकट-शून्य विचरण, corr> 0 को हटा दें। 95 (छुट्टी-एक), आपसी जानकारी।

4. कटौती विधि: पीसीए/यूएमएपी/एई; यादृच्छिक बीज और कॉन्फिग ठीक करें।

5. रेटिंग: मैट्रिक्स (नीचे), स्थिरता, दृश्य।

6. परोसें: क्रमबद्ध परिवर्तन (ONNX/PMML/रजिस्ट्री गोदाम), पुन: अनुमानों के लिए समय-यात्रा।

7. निगरानी: अव्यक्त कारक बहाव, पीएसआई, केएनएन-टोपोलॉजी संरक्षण।

5) गुणवत्ता मैट्रिक्स

समझाया वेरिएंस (पीसीए): एक सीमा के साथ k का चयन करें (उदाहरण के लिए, 90-95%)।

पुनर्निर्माण त्रुटि (एई/एनएमएफ): एमएसई/पॉइसन, छवियों के लिए एसएसआईएम (यदि सीवी)।

विश्वसनीयता/निरंतरता (UMAP/t-SNE): 0 से 1 - स्थानीय पड़ोसियों को कैसे संरक्षित किया जाता है।

केएनएन-संरक्षण: सामान्य पूर्व/पोस्ट प्रक्षेपण पड़ोसियों का अनुपात।

डाउनस्ट्रीम-प्रभाव: परिवर्तन के बाद क्लस्टरिंग/वर्गीकरण की गुणवत्ता (F1/AUC, सिल्हूट)।

स्थिरता: पुनरारंभ, बीज/हाइपरपारम संवेदनशीलता के बीच रैंड/एनएमआई।

6) कार्यों के लिए व्यावहारिक व्यंजनों

6. 1 खिलाड़ी क्लस्टरिंग

UMAP → HDBSCAN: अच्छी तरह से "लाइव/सोशल", "बोनस-हंटर्स", "क्रैश-रिस्क" सेगमेंट का खुलासा करता है।

त्वरित व्याख्या के लिए पीसीए-बेसलाइन (लोडिंग "दरें/मिनट", "अस्थिरता", "शाम का पैटर्न") दिखाते हैं।

6. 2 एंटीफ्राड और भुगतान

मैट्रिक्स पर एनएमएफ (खिलाड़ी × भुगतान विधि) मार्गों के "उद्देश्यों" को प्रकट करता है; फिर के-मीन्स/जीएमएम।

जमा/निकासी व्यवहार पर एई - विसंगति मॉडल (IForest/OC-SVM) के लिए अव्यक्त वेक्टर।

6. 3 सिफारिश प्रणाली

शोर फ़िल्टरिंग और समानता स्कोरिंग के लिए एसवीडी/एएलएस एम्बेडिंग (igrok↔igra/provayder) + पीसीए/यूएमएपी।

6. 4 ग्रंथ/समीक्षा

वाक्य एम्बेडिंग → UMAP: विषयों का दृश्य और नकारात्मकता के फटने (भावुकता विश्लेषण देखें)।

TF-IDF पर NMF: व्याख्यात्मक शिकायत "थीम" (निष्कर्ष, KYC, लैग्स)।

7) ऑनलाइन, वृद्धिशीलता और बहाव

IncrementPCA/स्ट्रीमिंग AE: पूर्ण पुनः प्राप्त किए बिना घटकों को अपडेट करें

वार्म-स्टार्ट यूएमएपी: नए बैचों पर अपडेट (ग्लोबिक्स की विकृति से सावधान)।

बहाव: कारकों द्वारा पीएसआई/केसी की निगरानी करें, बहाव टोपोलॉजी केएनएन; थ्रेसहोल्ड - कैनरी/रोलबैक।

वर्शनिंग: 'प्रोजेक्शन @ मेजर। माइनर। PATCH '; मेजर - अतुलनीय, दोहरी सेवा रखें।

8) गोपनीयता और अनुपालन

शून्य-पीआईआई इनपुट; कम कारकों को स्रोत से अलग संग्रहीत किया जाता है।

दुकान की खिड़कियों की के-गुमनामी (न्यूनतम एन ऑब्जेक्ट प्रति स्लाइस)।

विभेद। पीसीए/एई में गोपनीयता (वैकल्पिक): ग्रेडिएंट/निर्देशांक में शोर।

DSAR: विषय के योगदान को साफ करने की क्षमता (लाइनों को हटाएं, अगले बैच में कारकों को पुनर्गणना करें)।

9) कारकों की व्याख्या

लोडिंग (पीसीए/एफए): शीर्ष-विशेषताएं - मानव-पढ़ने योग्य नाम ("सट्टेबाजी की तीव्रता", "रात की गतिविधि", "बोनस संवेदनशीलता")।

एनएमएफ भागों: सकारात्मक वजन के साथ सुविधाओं के सेट - "भुगतान/खेल का मकसद"।

एई: स्थानीय व्याख्या के लिए एक बिंदु (जैकोबियन) + सरोगेट-मॉडल के आसपास रैखिक सन् निकटन।

10) एकीकरण

क्लस्टरिंग: यूएमएपी/पीसीए स्पेस → एचडीबीएससीएएन/के-साधन।

विसंगतियाँ: एई-पुनर्निर्माण/लेटेंट दूरी → अलर्ट।

सिफारिशें: समानता और एएनएन खोज के लिए कॉम्पैक्ट एम्बेडिंग।

एपीआई एनालिटिक्स: हम "कच्चे" संवेदनशील सुविधाओं के बजाय समुच्चय और कारक देते हैं।

11) टेम्पलेट (उपयोग के लिए तैयार)

11. 1 कॉन्फिग पीसीए

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 कॉन्फिग 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 एई (सर्वरिंग)

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 प्रोजेक्शन डेटा शीट (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) कार्यान्वयन रोडमैप

0-30 दिन (एमवीपी)

1. स्वच्छता सुविधा (स्केलिंग, लंघन, सहसंबंध), जीरो-पीआईआई।

2. 95% विचरण सीमा के साथ पीसीए; खंड विश्लेषण के लिए 2 डी यूएमएपी दृश्य।

3. Метрики: समझाया विचरण, विश्वसनीयता, नीचे की ओर उत्थान।

4. रजिस्ट्री में परिवर्तन का पंजीकरण; डैशबोर्ड बहाव कारक।

30-90 दिन

1. भुगतान/व्यवहार के लिए एई; समीक्षा विषयों के लिए NMF।

2. वृद्धिशील अद्यतन (IncrementmentPCA/AE); संस्करण परिवर्तन पर कैनरी।

3. क्लस्टरिंग/एंटी-फ्रॉड/सिफारिश के साथ एकीकरण; अलर्ट kNN-टोपोलॉजी बहाव।

3-6 महीने

1. जियो-/किरायेदार-विशिष्ट अनुमान; बजट-जागरूक सेवारत (INT8/FP16)।

2. उत्पाद टीमों के लिए कारक व्याख्या रिपोर्ट

3. विनियामक संवेदनशील बाजारों के लिए डीपी वेरिएंट।

13) एंटी-पैटर्न

प्रॉड-सर्विंग (रन के बीच अस्थिर और अतुलनीय) के लिए टी-एसएनई का उपयोग करें।

कारकों के साथ PII मिलाएं; बिना मास्क के स्रोत सुविधाएँ लॉग करें।

स्केलिंग/स्किपिंग - "नकली" घटकों को अनदेखा करें।

एक फैलाव/मीट्रिक वक्र और डाउनस्ट्रीम सत्यापन के बिना आंख से k चुनें।

श्रृंखला के ऊपर "टूटे हुए" मॉडल और दोहरे-सेवा के बिना प्रक्षेपण का पुनर्निर्माण करें।

स्थिरता परीक्षण के बिना यूएमएपी चित्र को "जमीनी सच्चाई" के रूप में व्याख्या करें।

14) आरएसीआई

डेटा प्लेटफ़ॉर्म (आर): पाइपलाइन, रजिस्ट्री, बहाव निगरानी।

डेटा विज्ञान (आर): विधियों का चयन/ट्यूनिंग, कारकों की व्याख्या।

उत्पाद/सीआरएम (ए): विभाजन/ऑफ़र में कारकों का उपयोग।

जोखिम/आरजी (सी): कारकों का उपयोग करने के लिए नियम, "आक्रामक" लक्ष्यीकरण के खिलाफ सुरक्षा।

सुरक्षा/डीपीओ (ए/आर): गोपनीयता, के-गुमनामी, डीएसएआर।

15) संबंधित अनुभाग

डेटा क्लस्टरिंग, अनुशंसक सिस्टम, विसंगति और सहसंबंध विश्लेषण, प्रतिक्रिया भावुकता विश्लेषण, एनएलपी और वर्ड प्रोसेसिंग, डेटाओप्स अभ्यास, एमएलओपी: मॉडल शोषण, डेटा नैतिकता और पारदर्शिता।

कुल

आयाम में कमी उत्पादन एमएल का एक उपकरण है, न कि केवल "सुंदर बिंदु बादल": सख्त सुविधा स्वच्छता, संरचना संरक्षण मेट्रिक्स, स्थिर और वर्गीकृत परिवर्तन। IGaming में, इस तरह के अनुमान सीखने और सर्फिंग को गति देते हैं, विभाजन और विसंगति का पता लगाने में सुधार करते हैं, बजट बचाते हैं और गोपनीयता बनाए रखने में मदद करते हैं।