Պաթոգենների ճանաչումը

Պաթուլների ճանաչումը

Պաթուլների ճանաչումը մի տարածք է, որտեղ ալգորիթմները սովորում են գտնել կայուն կառուցվածքներ տվյալների մեջ 'դասարաններ, կլաստերներ, կրկնվող ձևեր, մոտիվներ և կախվածություն։ Նպատակը ինքնաբերաբար հայտնաբերելն է «իմաստային ձևանմուշները» և օգտագործել դրանք կանխատեսումների, նմանությունների որոնման, հատվածների հայտնաբերման և որոշումների կայացման համար։

1) Առաջադրանքների ներկայացումները

Դասակարգումը 'օբյեկտի դասակարգումը դասին (ֆրոդ/ոչ ֆրոդ, իրադարձության տեսակը)։

Բազմաչափ/բազմաշերտ դասակարգում 'մի քանի դասարաններ միաժամանակ։

Կլաստերիզացիա և սեգմենտացիա 'խմբավորում առանց նշանների, անոմալ/նիշական խմբերի բաշխում։

Ռենջինգ/նմանության որոնում 'ռելեվանտիայի ուղղումը, nearest neighbors-ը։

Կառուցվածքների հատվածը օբյեկտի մասերի գծանշումն է (պատկեր, լոգ ձայնագրություն, նստաշրջան)։

Հաջորդականության ճանաչումը 'ստանդարտ սերիաների/լոգարանների/տեքստի համար։

Կանոնները և դրդապատճառները 'հաճախակի հավաքածուներ/հաջորդականություն, ասոցիատիվ կանոններ։

Գրաֆիկական առաջադրանքները 'հանգույցների դասակարգումը/ռեբերը, համայնքների հայտնաբերումը։

Ուսուցման ռեժիմները

Ֆեդորական (կա 108), ոչ զոր (կլաստերիզացիա/կանոններ), կիսագնդի (կեղծ), ինքնազարգացման (www.f-supervised: wwww.rastive/augment.ru)։

2) Տվյալները և ներկայացումները

Պլանշետներ ՝ թվային և կատեգորիկ նշաններ։ փոխազդեցություններ, պատուհանների վիճակագրություններ։

Ժամանակավոր շարքերը/իրադարձական լոգները 'բայերը, միտումները, սեզոնայնությունը, DTW բնութագրերը, սպեկտրալ նշանները։

Տեքստը ՝ tokens/embedings (Bag-of-Words, TF-IDF, word2vec/front Live, BIV-embedings), n-գրամ, հիմնական արտահայտությունները։

Պատկերներ/աուդիո 'սպեկտրներ/mel fichi, տեղական (SIFT/HOG), CNN գլոբալ էմբեդինգներ։

Գրաֆիկները 'հարևանության մատրիցներ, node2vec/DeepWalk, GNN-emedings։

Multi-մոդալիզմը 'սաղմդինգի միավորումը (late/early fusion), cross-attention։

Հիմնական սկզբունքները ՝ point-in-time ճիշտ, ապագայի արտահոսքի բացակայությունը, ստանդարտացումը/robast-scailing, կատեգորիաների կոդավորումը (one-hot/target/hash), բացթողումների և արտանետումների կոկիկ մշակումը։

3) Մեթոդներ

3. 1 Դասական վիճակագրական և մետրիկ

Գծային մոդելները 'լոգիստիկ/գծային ռեգրեսիա կարգավորելու հետ (L1/L2/Elastic Net)։

Մոտակա հարևանների մեթոդները ՝ kNN, ball-tree/FAISS, որոնել սաղմեդինամները։

SVM/միջուկի մեթոդներ ՝ RBF/պոլինոմալ միջուկներ, one-class SVM («նորմայի» համար)։

Միամիտ Բայես/հիբրիդներ 'արագ բեյզլիններ տեքստի/կատեգորիաների համար։

Չափման նվազումը 'PCA/ICA/t-MSE/UMAP տեսողական և նախադրյալային աշխատանքի համար։

3. 2 Ծառեր և անսամբլի

Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost/Lance GBM/CatBoost): ուժեղ բեյզլոնները պլաստիկի վրա, դիմացկուն են խառը ֆիչի տիպերին, տալիս են նշանների կարևորությունը։

Ապակե/բլենդինգ 'անսամբլի տարբեր մոդելներից։

3. 3 Մոդելների նյարդային ցանցեր

Հաջորդականությունները ՝ RNN/LSTM/GRU, Temronal Convolutional Networks, Transformers (ներառյալ երկար շարքերի համար)։

Համակարգչային տեսողությունը ՝ CNN/ResNet/ConvJ Xt, Vision Transformer; դետեկտիվ/սեգմենտացիա (Faster/Prok R-CNN, U-Net)։

Տեքստը ՝ Encoder-only (BMS-դաս), Encoder-Decoder (T5), դասակարգում/դասակարգում/NER։

Գրաֆիկները ՝ GCN/GAT/GraphSAGE կառուցվածքային պաթոգենների համար։

3. 4 Pattern-mining և կանոնները

Հաճախակի հավաքածուներ/հաջորդականություն ՝ Apriori/Eclat, FP-Windwth, Winfect Live։

Ասոցիատիվ կանոնները ՝ supert/lift/dividence; ֆիլտրը բիզնեսի արժեքի վրա։

Մոտիվներ/ստանդարտ շարքի մոդելներ ՝ Matom Profile, SAX, ռեժիմների փոփոխման հատվածներ։

4) Վալիդացիան և փորձարկումները

Սպլիտներ ՝ i.i.ru։ K-fold հիբրիդային տվյալների համար; temental CV/rolling-winds հաջորդականության համար։

Ստրատիֆիկացիան և խումբը 'օգտագործողների/նստաշրջանների/արշավների միջև արտահոսքի վերահսկումը։

Out-of-time թեստը 'վերջնական ստուգումը «ապագայի» ժամանակահատվածի վրա։

Բեյզլինները ՝ միամիտ կանոնները, հաճախականության կանխատեսումները, պարզ լոգրեգը/GBM։

5) Հատկության մետրերը

Դասակարգումը 'accuracy (հավասարակշռության դեպքում), ROC-AUC, PR-AUC հազվագյուտ դասարաններում, logloss, F1, precision/recall @ k, NDCG/Lift-ի համար։

Կլաստերիզացիա ՝ silhouette, Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz; Արտաքին 'ARI/NMI, երբ կա «ոսկե ստանդարտ»։

Պատկերների հատվածները ՝ IoU/Dice։

Հաջորդականություններ/NER: token-/entity-level F1; Time-first-medr.ru առցանց ճանաչման համար։

Բիզնես-մետրիկները ՝ ռուսական իրական եկամուտը, ձեռքի բեռի նվազումը, վերամշակման արագությունը։

6) Մեկնաբանությունը և վստահությունը

Գլոբալ 'ֆիչի կարևորությունը (gain/permutation), PDP/ICE, SHAP-summary։

Տեղական 'SHAP/LIME/Anchors-ը կոնկրետ լուծումը բացատրելու համար։

Կանոնների համար 'թափանցիկ չափումներ (suport/lift), կանոնների հակամարտություններ, ծածկույթ։

Սաղմի տեսողականությունը 'UMAP/t-MSE-ը պաթոգենների և կլաստերների քարտեզների համար։

7) Տվյալների կայունությունը և որակը

Ռոբաստիա 'կայուն սկեյլերներ (MAD), վինսորիզացիա, պաշտպանություն արտանետումներից։

Դրեյֆը ՝ բաժանման ստանդարտ (PSI/JS/KL), dreeft windows և fich, պարբերական պերոկալիբրովկան։

Արդարություն 'սխալների համեմատություն սեգմենտների, FPR/TPR, bias-սկիլների հետ։

Գաղտնիությունը/համադրումը 'դաշտերի նվազեցումը, կեղծանունացումը, դերերի հասանելիությունը։

8) Propline (տվյալներից մինչև երկարաձգված)

1. Առաջադրանքի սահմանումը և KPI (և «ոսկու» ռուսական ստուգումներ)։

2. Տվյալների հավաքումը/պատրաստումը 'սխեմաներ, դեդուպլիկացիա, ժամանակավոր գոտիներ, ագրեգատներ և սաղմեդդինգներ։

3. Բեյզլիններ 'պարզ կանոնները/լոգրեգը/GBM; sanity-checks.

4. Ներկայացումների հարստացումը 'հիբրիդային նշաններ, մոդալիզացիայի սաղմեդդինգներ, feature store։

5. Ուսուցում և ընտրություն 'ցանցեր/բայես-օպտիմիզացիա, վաղ կանգառներ, քրոս-վալիդացիա։

6. Տրամաչափություն և շեմեր ՝ Platt/isotonic, շեմերի ընտրություն բիզնեսի արժեքի համար։

7. Deploy: REST/gRPC bach/առցանց; արտեֆակտների և սխեմաների տարբերությունը։

8. Գրանցում ՝ որակը (ML-metrics + բիզնես), բաշխումը, ուշացումը։ ալտերտերն ու ռունիբուկները։

9. Ռետրենինգը ՝ 108/դրեյֆի իրադարձությամբ։ A/B/kanareech ալգորիթմներ։

9) Գործնական արտոնագրեր սցենարներով

Ֆրոդը և ռիսկային սկորինգը (պլանշետը) 'GBM/stacking-ը, ավելացրեք գրաֆիկական նշաններ (սարքերի/քարտեզների կապեր) և GNN; խիստ latency սահմանափակումներ; օպտիմիզացիան PR-AUC/recall @ FPR 24x տոկոսով։

Կերպարացում և բովանդակություն (ռենջացիա) 'օգտագործողների/օբյեկտների սովորող սաղմեդդինգներ + երկուական կլիկ ազդանշան; loss: pairwise/listwise; առցանց նորարարություններ։

Լոգարանների/հաջորդականությունների վերլուծությունը 'TCN/Transformer, www.rastive www.f-supervised augents; դրդապատճառներ և ռեժիմների փոփոխություն։

Մտադրությունների տեքստային ճանաչում/թեմաներ ՝ BMS-դաս, fine-tuning; մեկնաբանությունը հիմնական հոսանքների/attention միջոցով։

Պատկերներ/տեսահոլովակներ (որակի/պատահականության վերահսկում) 'թերությունների դասակարգում, տեղայնացում (Grad-CAM/Prok R-CNN), IoU-metrics և էսկալացիայի կանոնները։

Գրաֆներ (համայնքներ/խաբուսիկ շղթաներ): GNN + գրաֆիկական անոմալիայի էվրիստիկան (degree/triangles/կլաստային գործակից)։

10) Մոդելի ընտրությունը 'պարզ լուծումների մատրիցա

11) Սխալների և օվերֆիտի նվազեցման մեթոդներ

Կարգավորումը (L1/L2/dropout), վաղ կանգառը, www.augmentation և mixup/cutout (CV/աուդիո համար)։

Արտահոսքի վերահսկումը 'խիստ ժամանակային համախմբումներ, խմբակային կտրվածքներ, սաղմնաբջիջների «սառեցում» վալիդացիայի վրա։

Հավանականության տրամաբանությունը և կայուն շեմերը բիզնեսի սահմանափակումների տակ։

Ensembling/Model soup-ը շարժումների դիմադրության համար։

12) Չեկի թուղթը նախքան թողարկումը

• Ճիշտ համախմբումներ (temental/group), արտահոսք չկա։
• Կայուն մետրերը OOT պատուհանում և հիմնական հատվածներում
• Հավանականության տրամաբանությունները. որոշվում են շեմերը/կոստ-մատրիցա
• SLO 'որակ, ուշացում, հասանելիություն
• Յինֆիսի լոգները, արտեֆակտների տարբերակները, տվյալների պայմանագրերը,
• Ռետրենինգի պլանը և քայքայման ռազմավարությունը (fallback)
• Մոսկվան և ռունիբուկները (RCA, սխալներ, էսկալացիայի ուղիներ)

Mini-glossaria

Pattern-mining 'փնտրել հաճախ հանդիպող հավաքածուներ/հաջորդականություններ։

Էմբեդինգ 'օբյեկտի վեկտորային ներկայացում, որը պահպանում է սեմանտիկան/նմանությունը։

Eurastive learning: Ուսուցում, որը մոտեցնում է «նման» օրինակները և բաժանում է «տարբեր»։

Silhouette/NMI/ARI: կլաստերիզացիայի որակի չափումներ։

IoU/Dice: սեգմենտացիայի որակի չափումներ։

Արդյունքը

Պաթոգենների ճանաչումը ոչ միայն «X մոդելի» ընտրությունն է, այլ ներկայացումների առարկան, ճիշտ վալիդացիան և վիրահատական ցիկլը։ Ուժեղ ներկայացումները (fici/embedings), կայուն բեյզլոնները (GBM/SVM/պարզ CNN), բարձրորակ համախմբումները և խիստ տեմպը վաճառքում տալիս են ամենամեծ վերադարձը։ Ավելացրեք բարդությունը (խորը ճարտարապետություններ, մուլտֆիլմեր, գրաֆիկներ) միայն այն ժամանակ, երբ դա չափելի աճ է բերում ML- ում և բիզնես-մետրիքում։