Riconoscimento dei pattern

Riconoscimento dei pattern

Il riconoscimento dei pattern è l'area in cui gli algoritmi imparano a trovare strutture sostenibili nei dati: classi, cluster, forme ripetute, motivi e dipendenze. Lo scopo è individuare automaticamente i «modelli di significato» e utilizzarli per predire, trovare convergenze, individuare segmenti e prendere decisioni.

1) Assegnazioni di attività

Classificazione: assegnazione di un oggetto a una classe (frod/non frod, tipo di evento).
Classificazione multi-celle/multi-sci: più classi contemporaneamente.
Clustering e segmentazione: raggruppamento senza etichette, selezione di gruppi anomali/di nicchia.
Classificazione/ricerca della somiglianza: ordinamento appropriato, nearest neighbors.
Segmentazione delle strutture: mappatura delle parti dell'oggetto (immagine, loga, sessione).
Riconoscimento sequenze: etichette per serie temporanee/logi/testo.
Recupero di regole e motivi: set/sequenze frequenti, regole associative.
Operazioni grafiche: classificazione nodi/nervature, individuazione comunità.

• Controllo (ci sono etichette), non affidabile (clustering/regole), semilavorato (pseudonimi), autoimpostazione (self-supervised: controlled/augmentations).

2) Dati e viste

Tabelle: segni numerici e categorici; interazione, statistiche sulle finestre.
Le righe temporali/eventi sono: laghi, tendenze, stagionalità, caratteristiche DTW, segni spettrali.
Testo: token/embedding (Bert-of-Words, TF-IDF, word2vec/fastText, BERT-embedding), n-grammi, frasi chiave.
Immagini/audio: spettri/mel-fici, descrittori locali (SIFT/HOG), embedding global CNN.
Grafici: matrice adiacente, node2vec/DeepWalk, GNN-embedding.
Multi-modalità: unione di embedding (late/early fusion), cross-attention.

I principi chiave sono la correttezza point-in-time, l'assenza di fuoriuscite future, la standardizzazione/robast-scailing, la codifica delle categorie (one-hot/target/hash), il trattamento accurato dei pass e delle emissioni.

3) Metodi

3. 1 Statistiche e metriche classiche

Modelli lineari: regressione logistica/lineare con regolazione (L1/L2/Elastic Net).
I metodi dei vicini più vicini sono kNN, ball-tree/FAISS per la ricerca degli embeddings.
Metodi SVM/core: RBF/polinomio, one-class SVM (per «normalità»).
Bayes/ibridi ingenui: basline veloci per testo/categoria.
Ridimensionamento: PCA/ICA/t-SNE/UMAP per la visualizzazione e la pre-elaborazione.

3. 2 Alberi e insieme

Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM/CatBoost): basline forti sul cartello, resistenti ai tipi di fich miscelati, danno segni importanti.
Vetro/blending, insieme di modelli eterogenei.

3. 3 Reti neurali per modalità

Sequenze: RNN/LSTM/GRU, Temporal Convertional Networks, Trasformers (incluse le lunghe righe).
Visione del computer: CNN/ResNet/ConvNeXt, Vision Trasformer; rilevamento/segmentazione (Faster/Mask R-CNN, U-Net).
Testo: Encoder-only (BERT), Encoder-Decoder (T5), classificazione/classificazione/NER.
GCN/GAT/GraphSAGE, per i pattern strutturali.

3. 4 Pattern-mining e regole

Set/sequenze frequenti: Apriori/Eclat, FP-Growth, PrefixSpan.
Regole associative: support/lift/confidence; filtraggio a costi aziendali.
I motivi/modelli di serie temporanea sono Matrix Profile, SAX, segmentazione dei cambi di modalità.

4) Validazione ed esperimenti

Split i.i.d. K-fold per dati fissi temporale CV/rolling-windows per le sequenze.
Strazione e raggruppamento: controllo delle fughe tra utenti/sessioni/campagne.
Test out-of-time - Test finale per il periodo «futuro».
Basline: regole ingenue, previsioni di frequenza, semplice logreg/GBM.

5) Metriche di qualità

Classificazione: accuracy (in bilico), ROC-AUC, PR-AUC per classi rare, logloss, F1, precisione/recall @ k, NDCG/Lift per classificazione.
Clustering: silhouette, Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz; esterni - ARI/NMI, con uno standard d'oro.
Segmentazione delle immagini: IoU/Dice.
Sequenze/NER: token/entity-level F1; time-to-first-correct per il riconoscimento online.
Metriche aziendali: profitti incrementali, riduzione del carico manuale, velocità di elaborazione.

6) Interpretabilità e fiducia

Globale: l'importanza di Fich (gain/permutation), PDP/ICE, SHAP-summary.
Locale: SHAP/LIME/Anchors per spiegare una soluzione specifica.
Le regole includono metriche trasparenti (support/lift), conflitti di regole, coperture.
Visualizzazione degli embedding: UMAP/t-SNE per «mappe» di pattern e cluster.

7) Sostenibilità e qualità dei dati

Robasticità: scalatori resistenti (median/MAD), vinzorizzazione, protezione dalle emissioni.
Deriva: monitoraggio delle distribuzioni (PSI/JS/KL), deriva target e fich, ricalibrazione periodica.
Equità: confronto tra errori di segmento, restrizioni FPR/TPR, bias-skill.
Privacy/compilazione: minimizzazione dei campi, alias, accesso ai ruoli.

8) Pipline (dai dati alla produzione)

1. Definire l'attività e KPI (e gli scenari di convalida «d'oro»).
2. Raccolta/preparazione dei dati: schemi, deduplicazione, zone temporali, aggregazioni ed embedding.
3. Basline: regole semplici/logreg/GBM; sanity-checks.
4. Arricchimento delle viste: segni di dominio, embedding modality, feature store.
5. Formazione e selezione: griglie/bayes-ottimizzazione, arresto precoce, cross-validazione.
6. Calibrazione e soglie: Platt/isotonic, la scelta delle soglie sotto il costo aziendale.
7. Deploy: REST/gRPC butch/online; versioning di manufatti e schemi.
8. Monitoraggio: qualità (metriche ML + business), distribuzione, ritardi; alert e runibuki.
9. Retrening: programma/evento alla deriva; A/B/release canarie.

9) Pattern pratici per script

Frod e GBM/stack, aggiungete i segni grafici (collegamenti per dispositivi/mappe) e GNN; restrizioni latency severe Ottimizzazione PR- AUC/recall@FPR≤x%.
Personalizzazione e contenuti (classificazione): apprendistato embedding utente/oggetto + click binario; loss: pairwise/listwise; aggiornamenti online.
Analisi di logi/sequenze: TCN/Trasformer, controller self-supervised sulle augmentazioni; rilevamento dei motivi e dei turni di modalità.
Riconoscimento testuale delle intenzioni/argomenti: classe BERT, fine-tuning; Interpretabile attraverso i token chiave/attraction.
Immagini/video (controllo qualità/incidenti): classificazione dei difetti, localizzazione (Grad-CAM/Mask R-CNN), metriche IoU e regole di escalation.
Grafici (comunità/catene fraudolente): GNN + euristici di anomalie grafiche (degree/triangles/coefficiente ).

10) Scelta del modello: una semplice matrice di soluzioni

11) Metodi di riduzione degli errori e dell'overfit

Regolazione (L1/L2/dropout), arresto precoce, data augmentation e mixup/cutout (per CV/audio).
Controllo delle fuoriuscite: stretti temporali, tagli di gruppo, «congelamento» degli embedding in convalida.
Calibrazione delle probabilità e soglie stabili sotto restrizioni aziendali.
Ensembling/Model soup per la resistenza agli spostamenti.

12) Foglio di assegno prima del lancio

• Split corretti (temporal/group), nessuna fuoriuscita
• Metriche stabili nella finestra OOT e nei segmenti chiave
• Calibrate le probabilità; soglie/matrice coast definite
• SLO installato: qualità, ritardo, disponibilità
• Logi di inferance, versioni di manufatti, contratti di dati
• Piano di retrening e strategia di degrado (fallback)
• Documentazione e runibook (RCA, errori, percorsi di escalation)

Miniglossario

Pattern mining - Cerca set/sequenze frequenti.
Embedding è una rappresentazione vettoriale di un oggetto che mantiene la semantica/somiglianza.
Controllive learning è una formazione che avvicina gli esempi «simili» e divida «diversi».
Silhouette/NMI/ARI: metriche di qualità del clustering.
IoU/Dice: metriche di qualità della segmentazione.

Totale

Il riconoscimento dei pattern non è solo una selezione del modello X, ma una disciplina delle viste, della convalida corretta e del ciclo operativo. Percezioni forti (fici/embedding), basline resistenti (GBM/SVM/semplice CNN), split di qualità e monitoraggio rigoroso in vendita danno il maggior ritorno. Aggiungete complessità (architetture profonde, multi-modalità, grafici) solo quando questo genera un incremento misurabile in termini di metriche MLC e business.