Riduzione della dimensione
1) Perché la piattaforma iGaming riduce la dimensione
Velocità e resistenza ML: meno segni di → più veloce fit/serve, meno rischio di riutilizzo.
Visualizzazione: proiezioni 2D/3D per rilevare segmenti, deriva e anomalie.
Il rumore è un segnale: i fattori generici (comportamentali/di pagamento) sono più resistenti alle emissioni.
Costo: meno Fich in linea è più economico per conservare, trasportare o scoraggiare.
Privacy - sostituzione dei segni sensibili originali con fattori aggregati.
2) «Selezione» vs «Costruzione» dei segni
Selezione (feature selection) - Filtri/involucri/peso del modello - Manteniamo il sottoinsieme dei fili originali.
Feature (feature extraction) - Calcola i nuovi fattori (proiezioni/embedding).
Combiniamo prima la selezione di base (leakage, costanti, informazioni reciproche) e poi la creazione dei fattori.
3) Metodi: breve mappa
3. 1 Lineare
PCA/SVD: componenti ortogonali che massimizzano la dispersione spiegata. Veloce, interpretabile (loadings).
Factor Analysis (FA) - Fattori latenti + errori specifici; Buona per la scala comportamentale.
NMF: parti additive non pericolose («argomenti «/« motivi »pagamenti/giochi); Interpretabile nel ≥0.
3. 2 Non lineari
t-SNE: struttura locale e cluster su 2D/3D; solo per la visualizzazione (non per il cerving).
UMAP: conserva la parte locale + della struttura globale, più veloce di t-SNE adatto per il preprocessing del clustering.
Autoencoders (AE/VAE): formiamo un codificatore per il vettore latente; Può essere online/incrementale.
Isomap/LE: meno frequente in vendita (strade e capricci).
3. 3 Categorico/misto
Embedding categorie (gioco/provider/canale/dispositivo) + PCA/UMAP sopra la matrice embedding.
Distanza Gauer → MDS/UMAP per i tipi misti.
4) Pipline (riferimento)
1. Data hygiene: maschere PII, tornitura, riempimento omissioni, winsorizing code.
2. Scailing Standard/Robust scaler; per i contatori è un filtro transfondo.
3. Selezione: remove near-zero variance, corr> 0. 95 (leave-one), mutual info.
4. Metodo di riduzione: PCA/UMAP/AE; registriamo random seed e config.
5. Valutazione: metriche (sotto), stabilità, rendering.
6. Serve: verifichiamo il transfondo (ONNX/PMML/magazzino registry), time-travel per le ripetizioni.
7. Monitoraggio: deriva di fattori latenti, PSI, sicurezza.
5) Metriche di qualità
Esplained Variance (PCA) - Seleziona k con soglia (ad esempio 90-95%).
Record (AE/NMF): MSE/Poisson, SSIM per immagini (se CV).
Trustworthover/Continuity (UMAP/t-SNE): da 0 a 1 - quanto i vicini locali rimangono.
kNN-preservation è la percentuale dei vicini comuni prima/dopo la proiezione.
Qualità clustering/classificazione dopo trasformazione (F1/AUC, silhouette).
Stabilità: Rand/NMI tra i riavvii, sensibilità a seed/hyperparams.
6) Prescrizioni pratiche per le attività
6. 1 Cluster dei giocatori
UMAP → HDBSCAN: mostra i segmenti «live/social», «bonus-hunters», «crash-risk».
PCA-baseline per interpretazione rapida (loadings indicano «scommesse/min», «volatilità», «pattern serale»).
6. 2 Antifrode e pagamenti
NMF sulla matrice (giocatore x metodo di pagamento) individua i «motivi» delle rotte; poi k-means/GMM.
AE sul comportamento di depositi/conclusioni è un vettore latente nel modello di anomalie (IForest/OC-SVM).
6. 3 Sistemi di raccomandazione
Ambedding SVD/ALS (igrok↔igra/provayder) + PCA/UMAP per filtrare il rumore e comprimere.
6. 4 Testi/recensioni
Sentence-embedding → UMAP: visualizzazione di temi e picchi di negatività (vedere Analisi centimenti).
NMF su TF-IDF: «argomenti» interpretabili delle denunce (conclusioni, KYC, laghi).
7) Online, incrementale e alla deriva
IncrementalPCA/Streaming AE - Aggiorna i componenti senza ridisegnare completamente.
Warm-start UMAP: aggiornamento su nuovi batch (attenta alla distorsione globale).
Deriva: monitor PSI/KC per fattori, topologia draft kNN; soglie di canary/rollback.
Versioning: 'progection @ MAJOR. MINOR. PATCH`; MAJOR - Non è paragonabile, tenere dual-serve.
8) Privacy e compliance
Zero-PII all'ingresso; i fattori ridotti vengono memorizzati separatamente dai sorgenti.
k-anonimato delle vetrine (minimo N oggetti per taglio).
Diffentz. privacy (opzionale) in PCA/AE: rumore in sfumature/coordinate.
DSAR: possibilità di pulire il contributo di un soggetto (eliminare le righe, calcolare i fattori alla prossima batch).
9) Interpretazione dei fattori
Loadings (PCA/FA) - I componenti top fici sono nomi a lettura umana (intensità delle scommesse, attività notturna, sensibilità ai bonus).
Parti NMF - Set di file con bilanci positivi per «movente di pagamento/gioco».
AE: approssimazione lineare attorno al punto (Jacobian) + modello surrogato per la spiegabilità locale.
10) Integrazioni
Clustering: spazio UMAP/PCA HDBSCAN/k-means.
Anomalie: ricostruzione AE/Latent → alert.
Le linee guida sono gli embedding compatti per la ricerca simile e ANN.
API degli analisti: forniamo aggregazioni e fattori al posto di FIC sensibili.
11) Modelli (pronto per l'uso)
11. 1 Config 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: false11. 2 Config 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 AE (server)
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: true11. 4 Passaporto proiezione (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) Road map di implementazione
0-30 giorni (MVP)
1. Igiene fich (scale, omissioni, correlazioni), Zero-PII.
2. PCA con soglia di dispersione del 95%; Visualizzazione di UMAP 2D per l'analisi dei segmenti.
3. Метрики: explained variance, trustworthiness, downstream uplift.
4. Registrazione della trasformazione in registry; dashboard deriva di fattori.
30-90 giorni
1. AE per pagamenti/comportamenti; NMF per le recensioni.
2. Update incrementali (IncrementalPCA/AE); canary al cambio di versione.
3. Integrazione con clustering/antifrode/consulente; Gli alert draft.
3-6 mesi
1. Proiezioni geo/tenante-specifiche; budget-aware cerving (INT8/FP16).
2. Report di interpretazione dei fattori per i comandi alimentari.
3. Opzioni DOP per i mercati sensibili alla regolamentazione.
13) Anti-pattern
Usa t-SNE per il prod-cerving (instabile e non paragonabile tra i lanci).
Miscelare PII con fattori; logica i fili originali senza maschere.
Ignorare lo skailing/omissioni dei componenti «falsi».
Selezionare k «a vista» senza curva di dispersione/metrica e downstream-validazione.
Ridisegna la proiezione senza versioning e dual-serve i modelli «spezzati» verso l'alto nella catena.
Interpretare l'immagine UMAP come «ground truth» senza verificare la stabilità.
14) RACI
Data Platform (R) - Pipline, registry, monitoraggio della deriva.
Data Science (R) - Selezione/configurazione dei metodi, interpretazione dei fattori.
Product/CRM (A) - Utilizzo di fattori in segmentazione/off.
Risk/RG (C) - Regole di utilizzo dei fattori, protezione contro il target «aggressivo».
Sicurezza/DPO (A/R): privacy, k-anonimato, DSAR.
15) Partizioni correlate
Clustering dei dati, Sistemi di raccomandazione, Analisi delle anomalie e delle correlazioni, Analisi centimenti delle recensioni, NLP e elaborazione dei testi, Utilizzo delle pratiche Ops, MLops: utilizzo dei modelli, etica dei dati e trasparenza.
Totale
La riduzione della dimensione è uno strumento ML di fabbricazione, non solo «nuvole di punti belli», come l'igiene rigorosa dei fili, le metriche di conservazione della struttura, le trasformazioni stabili e versionabili. Nel iGaming, queste proiezioni accelerano l'apprendimento e il cerving, migliorano la segmentazione e la rilevazione delle anomalie, risparmiano budget e aiutano la privacy.