Չափման նվազում

1) Ինչու՞ iGaming-պլատֆորմը նվազեցնել չափսերը

ML-ի արագությունն ու կայունությունը 'ավելի քիչ նշաններ ավելի արագ, քան fit/serve-ը, ավելի ցածր են, քան ընկալման ռիսկը։

Տեսողականացում ՝ 2D/3D պրոյեկտներ, որպեսզի հայտնաբերեն հատվածները, դրեյֆը և անոմալիան։

Աղմուկը ցույց է տալիս ազդանշանը 'ընդհանրացված գործոնները (վարքագծային/ստացիոնար) ավելի դիմացկուն են արտանետումների համար։

Արժեքը 'ավելի քիչ ֆիչ առցանց ավելի էժան է պահել/տեղափոխել/կարել։

Գաղտնիությունը 'համակցված գործոնների զգայուն նշանների փոխարինումը։

2) «Ընտրություն» vs «Կառուցվածք» նշանները

Ընտրությունը (feature) 'ֆիլտրեր/փաթեթ/մոդելի քաշը, մենք պահպանում ենք դելֆիչի ենթաբազմությունը։

Կառուցվածքը (feature extraction) 'հաշվարկում ենք նոր գործոններ (պրոյեկցիաներ/սաղմեդդինգներ)։

Մենք կիսում ենք 'սկզբում հիմնական ընտրությունը (leakage, կայունություն, փոխադարձ տեղեկատվություն), ապա գործոնների կառուցումը։

3) Մեթոդներ ՝ կարճ քարտ

3. 1 Գծային

PCA/SVD 'օրգոնալ բաղադրիչներ, ավելացնում են բացատրական ցուցադրությունը։ Արագ, մեկնաբանական (loadings)։

Factor Analysis (FA) 'լատինական գործոններ + հատուկ սխալներ; լավ է վարքագծային «սանդղակի» համար։

NMF: ոչ բացասական ադիդիտիվ մասերը («թեմաներ «/« դրդապատճառներ »վճարումների/խաղերի); մեկնաբանական 0-ի դեպքում։

3. 2 Ոչ գծային

t-MSE: տեղական կառուցվածքը և տրամագիծը 2D/3D; միայն տեսողության համար (ոչ սերվինգի համար)։

UMAP: պահպանում է տեղական + համաշխարհային կառուցվածքի մի մասը, ավելի արագ t-MSE; հարմար է կլաստերիզացման համար։

Autoencoders (AE/VIII), մենք ուսումնասիրում ենք կոդավորող, լատենտ վեկտոր։ կարող եք առցանց/պարամետրային։

Isomap/LE: ավելի քիչ վաճառքում (ճանապարհներ և կապրիզներ)։

3. 3 Կատեգորիկ/խառը

Կատեգորիաների էմբեդինգները (խաղ/պրովայդեր/ջրանցք/սարք) + PCA/UMAP-ը սաղմդինգ-մատրիցի վրա։

Գաուերի հեռավորությունը MDS/UMAP-ն է խառը տեսակների համար։

4) Sypline (ստանդարտ)

1. Winhygiene: PII դիմակներ, տոկենիզացիա, բացթողումներ լրացնելը, պոչի լուծումը։

2. Սկեյլինգը 'Standard/Robust scaler; հաշվիչների համար 'լոգ տրանսֆորմ։

3. Ընտրությունը 'remove near-zero variant, www.r> 0։ 95 (leave-one), mutual info.

4. Նվազեցման մեթոդը 'PCA/UMAP/AE; արձանագրում ենք randium seed և www.g։

5. Գնահատումը 'մետրիկները (ներքևում), բջիջները, տեսողությունները։

6. Serve: (ONNX/PMML/registry պահեստ), Time-travel վերափոխման համար։

7. Իսպանիան 'լատինական գործոնների dreaft, PSI, kNN-topology պահպանությունը։

5) Հատկության մետրերը

Intained Variance (PCA) 'ընտրում ենք K շեմը (օրինակ ՝ 90-95 տոկոսը)։

Reconstruction error (AE/NMF): SNE/Poisson, SSJ պատկերների համար (եթե CV)։

Trustworthiness/Intinuity (UMAP/t-SNE) '0-ից 1-ից, որքանով են տեղական հարևանները։

KNN-preservation 'ընդհանուր հարևանների մասնաբաժինը պրոյեկտից առաջ/հետո։

Downstream-impact: կլաստերիզացիայի/դասակարգման որակը տրանսֆորմացիայից հետո (F1/AUC, silhouette)։

Մոսկվա: Rand/NMI-ը վերագործարկումների միջև, զգայունությունը seed/hyperparams։

6) Գործնական բաղադրատոմսեր առաջադրանքների վերաբերյալ

6. 1 Խաղացողների կլաստերիզացիա

UMAP wwww.HDBSCAN: Լավ բացահայտում է «07/social», «bonus-hunters», «crash-risk» հատվածները։

PCA-baseline արագ մեկնաբանման համար (loadings ցույց են տալիս «տոկոսադրույքներ/րոպե», «անկայունություն», «երեկոյան փամփուշտ»)։

6. 2 Անտիֆրոդ և վճարումներ

NMF-ը մատրիցի վրա (խաղացողը վճարման մեթոդը) հայտնաբերում է երթուղիների «մոտիվները»։ հետո k-means/GMM։

AE-ը ավանդների/եզրակացությունների վարքագծի վրա լատինական վեկտորն է անոմալիայի մոդելի մեջ (IForest/OC-SVM)։

6. 3 Առաջարկող համակարգեր

SVD/ALS-emedings (խաղացող ռուսական խաղ/պրովայդեր) + PCA/UMAP-ը աղմուկի և սկորինգի ֆիլտրելու համար։

6. 4 Տեքստ/ակնարկներ

Sentence-Emedings www.UMAP-ը 'բացասականության և աճի տեսողությունն է (տե՛ ս «Սենտիմենտալ վերլուծություն»)։

NMF-IDF-ի վրա 'մեկնաբանված բողոքների թեմաներ (եզրակացություններ, KYC, լագներ)։

7) Առցանց, ռելիմենտալություն և դրեյֆ

IncrementalPA/Streaming AE: Մենք թարմացնում ենք բաղադրիչները առանց ամբողջական վերապատրաստման։

Warm-start UMAP: նորարարություն նոր մարտերի վրա (զգուշորեն գլոբիկայի աղավաղմամբ)։

Դրեյֆը 'PSI/KC-ի դիտարկումը գործոններով, drift-ը kNN-ի կարգաբանության; փոշիները www.canary/rollback։

Տարբերակումը '"project @ MAJOR։ MINOR. PATCH`; MAJOR-ը անօգուտ է, պահել dox-serve-ը։

8) Գաղտնիությունը և կոմպլենսը

Zero-PII մուտքի վրա; նվազեցված գործոնները պահվում են առանձին աղբյուրներից։

k-անանուն վիտրինը (առնվազն N օբյեկտ կտրելու համար)։

Տարբերակներ։ մասնավորությունը (oporational) PCA/AE-ում 'աղմուկ գրադիենտներում/կոորդինատներում։

DSAR 'սուբյեկտի ներդրումը մաքրելու հնարավորություն (հեռացնել տողերը, հաշվարկել գործոնները հաջորդ մարտում)։

9) Գործոնների մեկնաբանումը

Loadings (PCA/FA) 'լավագույն բաղադրիչները, որոնք պարունակում են մարդկային-ընթերցման անուններ («ինտենսիվություն», «գիշերային ակտիվություն», «բոնուսների զգայունություն»)։

NMF-մասերը 'ֆիչի հավաքածուներ, որոնք դրական քաշով համապատասխանում են «վճարումների/խաղերի շարժառիթին»։

AE: գծային ապրոքսիմացիա կետի շուրջ (Jacobian) + surrogate-մոդելը տեղական բացատրության համար։

10) Մոսկվա

Կլաստերիզացիա: UMAP/PCA-տարածքը www.HDBSCAN/k-means։

Անոմալիա ՝ AE-վերակառուցում/Latent distae-alerts։

Առաջարկություններ 'կոմպակտ սաղմեդդինգներ նման և ANN որոնման համար։

API վերլուծաբաններ. Մենք միավորներ և գործոններ ենք տալիս «հում» զգայուն ֆիչի փոխարեն։

11) Ձևանմուշները (պատրաստ են օգտագործման համար)

11. 1 Georg 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 UMAP www.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 (սերվերինգ)

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 Պրոյեկտիայի անձնագիր (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) Իրականացման ճանապարհային քարտեզը

0-30 օր (MVP)

1. Հիգիենան ֆիչ (սկեյլինգ, անցք, հարաբերակցություն), Zero-PII։

2. PCA-ն ցրման 95 տոկոսն է։ 2D UMAP-ի տեսողականացումը հատվածների վերլուծման համար։

3. Метрики: explained variance, trustworthiness, downstream uplift.

4. Ռուսական տրանսֆորմացիան registry-ում; duschbord գործոններ։

30-90 օր

1. AE վճարումների/վարքի համար; NMF-ը այդ ակնարկների համար։

2. Ռուսական ապդեյտները (IncrementalPCA/AE); canary փոխելիս։

3. Կլաստերիզացիայի/հակաֆրոդի/առաջարկի հետ ինտեգրումը։ kNN-topology drift ալերտները։

3-6 ամիս

1. Գեո/տենանտ հատուկ պրոյեկտներ; budget-aulterving (INT8/FP16)։

2. Սննդի թիմերի գործոնների մեկնաբանման զեկույցները։

3. DP տարբերակները կարգավորող զգայուն շուկաների համար։

13) Anti-patterna

Օգտագործել t-MSE-ը պրոտո-սերվինգի համար (ոչ ստանդարտ և չթողնենք գործարկման միջև)։

Խառնել PII գործոններով։ տրամաբանել սկզբնական ֆիգուրները առանց դիմակների։

Անտեսել skeiling/բաց թողեք «կեղծ» բաղադրիչները։

Ընտրել k «աչքերի վրա» առանց ցրման կորի/մետրիկ և downstream-validation։

Պրոյեկցիան փոխակերպել առանց տարբերակման և dult-serve-ի, որը նկարագրում է «կոտրված» մոդելը շղթայի վրա։

UMAP նկարը մեկնաբանելը որպես «www.und truth» առանց կայունության ստուգելու։

14) RACI

Master Platform (R): wwww.plines, registry, www.drefa։

Windows Science (R) 'ընտրություն/մեթոդների կարգավորում, գործոնների մեկնաբանություն։

Cort/CRM (A) 'գործոնների օգտագործումը սեգմենտացիայի/օֆերի մեջ։

Risk/RG (C) 'գործոնների օգտագործման կանոնները, պաշտպանությունը «ագրեսիվ» թարթինգից։

System/DPO (A/R) 'գաղտնիությունը, k-անունությունը, DSAR-ը։

15) Կապված հատվածներ

Տվյալների կլաստերիզացիան, խորհրդատվական համակարգերը, անոմալիաների և հարաբերակցությունների վերլուծությունը, Sentiment-վերլուծությունը, NLP-ը և տեքստերի մշակումը, SysteOps-ը, MLOps-ը, մոդելների, Տվյալների էթիկայի և թափանցիկության վիրահատությունը։

Արդյունքը

Չափման նվազումը www.ML գործիք է, ոչ միայն «կետերի գեղեցիկ ամպեր», խիստ հիգիենան ֆիչ, կառուցվածքի պահպանման չափումներ, կայուն և տարբերակված փոխակերպումներ։ IGaming-ում նման պրոյեկտները արագացնում են ուսուցումը և սերվինգը, բարելավում անոմալիաների հատվածները և հայտնաբերումը, խնայում բյուջեն և օգնում են պահպանել գաղտնիությունը։