पैटर्न पहचान
पैटर्न पहचान
पैटर्न मान्यता वह क्षेत्र है जिसमें एल्गोरिदम डेटा में स्थिर संरचनाओं को खोजना सीखते हैं: कक्षाएं, समूह, दोहराव रूपांकनों, रूपांकनों और निर्भरता। लक्ष्य स्वचालित रूप से "सेंस पैटर्न" की पहचान करना और भविष्यवाणियों, समानता खोजों, खंड का पता लगाने और निर्णय लेने के लिए उनका उपयोग करना है।
1) कार्य निर्धारित करना
वर्गीकरण: किसी वस्तु को एक वर्ग (धोखाधड़ी/गैर-धोखाधड़ी, घटना प्रकार) को सौंपना।
मल्टी-लेबल/मल्टी-लेबल वर्गीकरण: एक ही समय में कई वर्ग।
क्लस्टरिंग और विभाजन: लेबल के बिना समूहीकरण, विसंगति/आला समूहों को उजागर करना।
रैंकिंग/समानता खोज: प्रासंगिकता आदेश, निकटतम पड़ोसी।
संरचनाओं का विभाजन: ऑब्जेक्ट भागों का मार्कअप (छवि, लॉग रिकॉर्ड, सत्र)।
अनुक्रम पहचान: समय श्रृंखला/लॉग/पाठ के लिए लेबल।
नियम और उद्देश्य निकालना: अक्सर सेट/अनुक्रम, साहचर्य नियम।
ग्राफ कार्य: नोड/एज वर्गीकरण, सामुदायिक खोज।
प्रशिक्षण मोड:- पर्यवेक्षी (टैग हैं), गैर-पर्यवेक्षी (क्लस्टरिंग/नियम), अर्ध-पर्यवेक्षी (छद्म टैग), स्व-पर्यवेक्षित (स्व-पर्यवेक्षित: विपरीत/वृद्धि)।
2) डेटा और विचार
सारणीबद्ध: संख्यात्मक और श्रेणीबद्ध विशेषताएं; बातचीत, खिड़की के आंकड़े।
समय श्रृंखला/घटना लॉग: लैग्स, रुझान, मौसमी, DTW विशेषताएं, वर्णक्रमीय विशेषताएं।
पाठ: टोकन/एम्बेडिंग (बैग-ऑफ-वर्ड्स, टीएफ-आईडीएफ, word2vec/fastText, बीईआरटी-एम्बेडिंग), एन-ग्राम, प्रमुख वाक्यांश।
चित्र/ऑडियो: स्पेक्ट्रा/चाक विशेषताएं, स्थानीय विवरणकर्ता (SIFT/HOG), CNN ग्लोबल एम्बेडिंग।
ग्राफ़: आसन्न मैट्रिक्स, node2vec/DeepWalk, GNN-एम्बेडिंग।
बहु-तौर-तरीका: देर से/शुरुआती संलयन, क्रॉस-ध्यान।
प्रमुख सिद्धांत: बिंदु-इन-टाइम शुद्धता, भविष्य के लीक की अनुपस्थिति, मानकीकरण/रोबस्ट स्केलिंग, श्रेणी कोडिंग (एक-गर्म/लक्ष्य/हैश), चूक और उत्सर्जन की सटीक हैंडलिंग।
3) तरीके
3. 1 शास्त्रीय सांख्यिकीय और मीट्रिक
रैखिक मॉडल: नियमितीकरण के साथ लॉजिस्टिक/रैखिक प्रतिगमन (L1/L2/Elastic नेट)।
निकटतम पड़ोसी विधियाँ: खोजों के लिए kNN, बॉल-ट्री/FAISS।
एसवीएम/कर्नेल विधियाँ: आरबीएफ/बहुपद गुठली, एक श्रेणी एसवीएम ("आदर्श" के लिए)।
Naive Bayes/संकर: पाठ/श्रेणियों के लिए त्वरित बेसलाइन।
आयामी कमी: दृश्य और प्रीप्रोसेसिंग के लिए पीसीए/आईसीए/टी-एसएनई/यूएमएपी।
3. 2 पेड़ और पहनावा
रैंडम फॉरेस्ट, ग्रेडिएंट बूस्टिंग (XGBoost/LightGBM/CatBoust): प्लेट पर मजबूत बेसलाइन, मिश्रित प्रकार की सुविधाओं के लिए प्रतिरोधी, संकेतों का महत्व देते हैं।
स्टैकिंग/सम्मिश्रण: विषम मॉडल से पहनावा।
3. 3 तौर-तरीकों से तंत्रिका नेटवर्क
अनुक्रम: आरएनएन/एलएसटीएम/जीआरयू, टेम्पोरल कन्वोल्यूशनल नेटवर्क, ट्रांसफॉर्मर (लंबी पंक्तियों सहित)।
कंप्यूटर विज़न: CNN/ResNet/ConvNeXt, विज़न ट्रांसफॉर्मर; डिटेक्शन/सेगमेंटेशन (फास्टर/मास्क आर-सीएनएन, यू-नेट)।
पाठ: एनकोडर-ओनली (BERT क्लास), एनकोडर-डिकोडर (T5), वर्गीकरण/रैंकिंग/NER।
ग्राफ: संरचनात्मक पैटर्न के लिए GCN/GAT/GraphSAGE।
3. 4 पैटर्न खनन और नियम
लगातार सेट/सीक्वेंस: Apriori/Eclat, FP-Grover, PrefixSpan।
सहयोगी नियम: समर्थन/लिफ्ट/आत्मविश्वास; व्यावसायिक मूल्य द्वा
समय श्रृंखला रूपांकनों/पैटर्न: मैट्रिक्स प्रोफाइल, SAX, मोड द्वारा विभाजन।
4) मान्यता और प्रयोग
विभाजन: i.i.d. स्थिर डेटा के लिए के-गुना; अनुक्रमों के लिए अस्थायी सीवी/रोलिंग-विंडो।
स्तरीकरण और समूहन: उपयोगकर्ताओं/सत्रों/अभियानों के बीच लीक का नियंत्रण।
आउट-ऑफ-टाइम टेस्ट: "भविष्य" अवधि पर अंतिम जांच।
बेसलाइन: भोले नियम, आवृत्ति भविष्यवाणियां, सरल लॉग्रेग/जीबीएम।
5) गुणवत्ता मैट्रिक्स
वर्गीकरण: सटीकता (संतुलन पर), आरओसी-एयूसी, दुर्लभ कक्षाओं पर पीआर-एयूसी, लॉगलॉस, एफ 1, सटीक/रिकॉल @ k, रैंकिंग के लिए एनडीसीजी/लिफ्ट।
क्लस्टरिंग: सिल्हूट, डेविस-बोल्डिन, कैलिंस्की-हरबाज़; बाहरी - एआरआई/एनएमआई "स्वर्ण मानक" की उपस्थिति में।
छवि विभाजन: IoU/Dice।
अनुक्रम/एनईआर: टोकेन-/इकाई-स्तर एफ 1; ऑनलाइन मान्यता के लिए समय-से-पहले-सही।
व्यावसायिक मैट्रिक्स: वृद्धिशील लाभ, कम मैनुअल लोड, प्रसंस्करण गति।
6) व्याख्या और विश्वास
वैश्विक: सुविधा का महत्व (लाभ/क्रमपरिवर्तन), पीडीपी/आईसीई, एसएचएपी-सारांश।
स्थानीय रूप से: एक विशिष्ट समाधान की व्याख्या करने के लिए SHAP/LIME/एंकर।
नियमों के लिए: पारदर्शी मैट्रिक्स (समर्थन/लिफ्ट), नियम संघर्ष, कवरेज।
एम्बेडिंग विज़ुअलाइज़ेशन: पैटर्न और क्लस्टर "मैप्स" के लिए UMAP/t-SNE।
7) डेटा मजबूती और गुणवत्ता
मजबूती: प्रतिरोधी स्केलर्स (औसत/एमएडी), विन्जोराइजेशन, उत्सर्जन से सुरक्षा।
बहाव: वितरण निगरानी (पीएसआई/जेएस/केएल), लक्ष्य बहाव और सुविधा, आवधिक पुनर्गणना।
निष्पक्षता: खंड द्वारा त्रुटियों की तुलना, एफपीआर/टीपीआर पर प्रतिबंध, पूर्वाग्रह-कौशल।
गोपनीयता/अनुपालन: क्षेत्रों का कम से कम, छद्म नाम, भूमिकाओं द्वारा पहुंच।
8) पाइपलाइन (डेटा से उत्पादन तक)
1. कार्य और केपीआई (और "गोल्ड" सत्यापन परिदृश्य) को परिभाषित करें।
2. डेटा संग्रह/तैयारी - स्कीमा, डीडुप्लीकेशन, टाइम ज़ोन, एग्रीगेट्स और एम्बेडिंग
3. बेसलाइन: सरल नियम/लॉग्रेग/जीबीएम; पवित्रता-जाँच।
4. अभ्यावेदन का संवर्धन: डोमेन विशेषताएं, तौर-तरीकों की एम्बेडिंग, फीचर स्टोर।
5. प्रशिक्षण और चयन: ग्रिड/बायस अनुकूलन, प्रारंभिक पड़ाव, क्रॉस सत्यापन।
6. अंशांकन और थ्रेसहोल्ड: प्लाट/आइसोटोनिक, व्यावसायिक मूल्य के लिए थ्रेसहोल्ड का चयन।
7. तैनाती: REST/gRPC बैच/ऑनलाइन; संस्करण कलाकृतियों और योजनाबद्धता।
8. निगरानी: गुणवत्ता (एमएल-मैट्रिक्स + व्यवसाय), वितरण, देरी; अलर्ट और रनिबुक।
9. पुनर्प्राप्ति: अनुसूची/बहाव घटना द्वारा; ए/बी/कैनरी रिलीज।
9) परिदृश्य द्वारा व्यावहारिक पैटर्न
धोखाधड़ी और जोखिम स्कोरिंग (प्लेट): जीबीएम/स्टैकिंग → ग्राफ विशेषताओं (उपकरणों/कार्ड द्वारा कनेक्शन) और जीएनएन जोड़ें; सख्त विलंबता प्रतिबंध; PR-% द्वारा अनुकूलन।
निजीकरण और सामग्री (रैंकिंग): प्रशिक्षु उपयोगकर्ता/वस्तु एम्बेडिंग + बाइनरी क्लिक सिग्नल; नुकसान: जोड़ीदार/सूची में; ऑनलाइन अपडेट।
लॉग/सीक्वेंस एनालिटिक्स: टीसीएन/ट्रांसफॉर्मर, वृद्धि पर विपरीत स्व-पर्यवेक्षित; उद्देश्यों और मोड परिवर्तन का पता लगाना।
इरादों/विषयों की पाठ मान्यता: BERT वर्ग, ठीक-ट्यूनिंग; / ध्यान कुंजी टोकन के माध्यम से व्याख्या।
छवियां/वीडियो (गुणवत्ता नियंत्रण/घटनाएं): दोष वर्गीकरण, स्थानीयकरण (ग्रैड-सीएएम/मास्क आर-सीएनएन), आईओयू मेट्रिक्स और वृद्धि नियम।
ग्राफ़ (समुदाय/धोखाधड़ीश्रृंखला): GNN + ग्राफ विसंगति हेयूरिस्टिक्स (डिग्री/त्रिकोण/वर्ग गुणांक)।
10) मॉडल चयन: सरल निर्णय मैट्रिक्स
11) त्रुटि और ओवरफिट शमन तकनीक
नियमितीकरण (L1/L2/dropout), जल्दी स्टॉप, डेटा वृद्धि और मिक्सअप/कटआउट (CV/ऑडियो के लिए)।
रिसाव नियंत्रण: सख्त समय विभाजन, समूह में कटौती, सत्यापन के लिए एम्बेडिंग का "ठंड"।
व्यावसायिक बाधाओं के तहत संभाव्यता अंशांकन और स्थिर सीमा।
कतरनी प्रतिरोध के लिए पहनावा/मॉडल सूप।
12) प्री-रिलीज़चेकलिस्ट
- सही विभाजन (लौकिक/समूह), कोई लीक नहीं
- OOT विंडो और प्रमुख खंडों पर स्थिर मैट्रिक्स
- संभावनाएं कैलिब्रेटेड हैं; थ्रेसहोल्ड/लागत मैट्रिक्स परिभाषित
- एसएलओ शुरू किया: गुणवत्ता, विलंबता, उपलब्धता
- अनुमान लॉग, कलाकृति संस्करण, डेटा अनुबंध
- योजना और गिरावट की रणनीति (गिरावट)
- प्रलेखन और रनिबुक (आरसीए, त्रुटियां, वृद्धि पथ)
मिनी शब्दावली
पैटर्न खनन: अक्सर होने वाले सेट/अनुक्रम ढूंढना।
एम्बेडिंग: किसी वस्तु का एक वेक्टर प्रतिनिधित्व जो शब्दार्थ/समानता को संरक्षित करता है।
गर्भनिरोधक सीखना: ऐसा सीखना जो "समान" उदाहरणों को एक साथ लाता है और "अलग" को विभाजित करता है।
सिल्हूट/एनएमआई/एआरआई: क्लस्टरिंग क्वालिटी मेट्रिक्स।
IoU/Dice: विभाजन गुणवत्ता मैट्रिक्स।
कुल
पैटर्न मान्यता न केवल "मॉडल एक्स" की पसंद है, बल्कि अभ्यावेदन का अनुशासन, सही सत्यापन और परिचालन चक्र है। मजबूत प्रदर्शन (फीचर/एम्बेडिंग), स्थिर बेसलाइन (जीबीएम/एसवीएम/सरल सीएनएन), उच्च गुणवत्ता वाले विभाजन और प्रोड्स में सख्त निगरानी सबसे बड़ी वापसी देती है। जटिलता (गहरी वास्तुशिल्प, बहु-तौर-तरीके, रेखांकन) केवल तब जोड़ें जब यह एमएल और व्यावसायिक मैट्रिक्स में औसत दर्जे की वृद्धि लाता है।