寸法の縮小

1） iGamingプラットフォームが次元を減らすべき理由

MLの速度および安定性：より少ない印→より速い適合/サーブ、再訓練のより低い危険。
可視化：セグメント、ドリフト、異常を検出する2D/3D投影。
騒音→信号：一般化された要因（行動/支払い）は、排出に対してより耐性があります。
コスト：オンライン機能が少ない→保存/輸送/スピードアップが安くなります。
プライバシー：元の機密機能を集約された要因に置き換えます。

2）標識の「選択」と「建設」

フィーチャーの選択：フィルタ/ラッパー/モデルウェイト-元のフィーチャーのサブセットを保存します。
フィーチャー抽出-新しい要因（投影/埋め込み）を計算します。
コンバイン：まず、基本的な選択（漏れ、定数、相互情報）-要因の構築。

3）メソッド： ショートマップ

3.1線形

PCA/SVD：直交成分、説明分散を最大化します。高速、解釈可能（ロード）。
因子分析（FA）：潜在因子+特定のエラー；行動の「スケール」に適しています。
NMF：非負の添加部品（支払い/ゲームの「テーマ「/」動機「）；≥ 0時に解釈されます。

3.2ノンリニア

t-SNE： 2D/3Dのローカル構造とクラスタ；レンダリングのみ（サービングではありません）。
UMAP： t-SNEよりも高速なグローバル構造のローカル+部分を保持します。クラスター前処理のために適した。
オートエンコーダ（AE/VAE）：エンコーダ→潜在ベクトル；オンライン/incrementalである場合もあります。
Isomap/LE： prodaではあまり一般的ではない（高価で気まぐれな）。

3.3カテゴリカル/ミックス

カテゴリ埋め込み（ゲーム/プロバイダ/チャンネル/デバイス）+埋め込み行列上のPCA/UMAP。
混合タイプのためのGowerの間隔→MDS/UMAP。

4）パイプライン（参照）

1.データ衛生：PIIマスク、トークン化、隙間の埋め込み、テールのwinsorizing。
2.スケーリング：標準的な/堅牢なスケーラー；カウンタの場合-ログ変換。
3.ほぼゼロ分散、corr> 0を削除します。95 （leave-one）、相互情報。
4.減少法：PCA/UMAP/AE；ランダムなシードと設定を修正します。
5.評価：メトリック（以下）、安定性、視覚化。
6.サーブ：シリアライズ変換（ONNX/PMML/レジストリウェアハウス）、再投影のためのタイムトラベル。
7.モニタリング：潜在因子ドリフト、PSI、 kNNトポロジー保存。

5）品質指標

説明分散（PCA）：しきい値を持つkを選択します（例：90-95％）。
再構成エラー（AE/NMF）： MSE/Poisson、画像のSSIM （CVの場合）。
信頼性/継続性（UMAP/t-SNE）： 0〜1-ローカル隣人の保存方法。
kNN保存：一般的な投影前/投影後の近傍の割合。
ダウンストリームインパクト：変換後のクラスタリング/分類の品質（F1/AUC、シルエット）。
安定性：再始動間のRand/NMI、シード/ハイパーパラーム感度。

6）タスクのための実用的なレシピ

6.1プレーヤークラスタリング

UMAP→HDBSCAN：「ライブ/ソーシャル」、「ボーナスハンター」、「クラッシュリスク」セグメントをよく明らかにします。
迅速な解釈のためのPCAベースライン（ロードは"rate/min"、 "volatility"、 "evening pattern'）。

6.2不正行為防止と支払い

マトリックス上のNMF（プレイヤー×支払い方法）ルートの「動機」を明らかにします。その後、k-means/GMM。
入出金挙動のAE-潜在ベクトルから異常モデル（IForest/OC-SVM）。

6.3推奨システム

SVD/ALS埋め込み（igrok↔igra/provayder）+PCA/UMAPによるノイズフィルタリングと類似度スコアリング。

6.4テキスト/レビュー

文の埋め込み→UMAP：テーマの可視化と否定性のバースト（センチメント分析を参照）。
TF-IDFに関するNMF：解釈可能な苦情「テーマ」（結論、KYC、 lags）。

7）オンライン、incrementalityおよびドリフト

IncrementalPCA/Streaming AE：完全な再トレーニングなしでコンポーネントを更新します。
Warm-start UMAP：新しいバッチの更新（グローバルの歪みに注意）。
ドリフト：要因、ドリフトトポロジーkNNによるPSI/KCを監視します。しきい値→カナリア/ロールバック。
バージョン管理：'projection@MAJOR。マイナー。PATCH'；MAJOR-比類のない、デュアルサーブを維持します。

8）プライバシーとコンプライアンス

ゼロPII入力；減らされた要因は源から別に貯えられます。
ショップウィンドウのk匿名性（スライスあたりの最小Nオブジェクト）。
違います。PCA/AEのプライバシー（オプション）：グラデーション/座標のノイズ。
DSAR：被験者の貢献をクリアする機能（行を削除し、次のバッチで要因を再計算する）。

9）要因の解釈

ローディング（PCA/FA）：トップ機能→人間が読める名前（「賭け強度」「、夜間活動」「、ボーナス感度」）。
NMF部品：正の重みを持つ機能のセット→「支払い/ゲームの動機」。
AE：局所的な説明のための点（ジャコビアン）+サロゲートモデルの周りの線形近似。

10）統合

クラスタリング：UMAP/PCA空間→HDBSCAN/k-means。
異常：AE再構築/潜在距離→アラート。
推奨事項：類似性とANN検索のためのコンパクトな埋め込み。
APIアナリティクス：「raw」センシティブ機能の代わりに集計と要因を提供します。

11）テンプレート（使用可能）

11.1構成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設定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（サーベリング）

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投影データシート（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）実装ロードマップ

0-30日（MVP）

1.衛生機能（スケーリング、スキップ、相関）、ゼロPII。
2.95％の分散しきい値を持つPCA；セグメント分析用の2D UMAPビジュアリゼーション。
3.分散、信頼性、下流のアップリフトを説明しました。
4.レジストリへの変換の登録；ダッシュボードのドリフト要因。

30-90日

1.支払い/行動のためのAE；レビュートピックのNMF。
2.差分更新（IncrementalPCA/AE）；バージョン変更時のカナリア。
3.クラスタリング/不正防止/推奨との統合;アラートkNNトポロジードリフト。

3〜6ヶ月

1.地理的/テナント固有の予測；予算対応サービング（INT8/FP16）。
2.製品チームの要因解釈レポート。
3.規制に敏感な市場向けのDPバリエーション。

13）アンチパターン

プロッドサービングにはt-SNEを使用してください（実行中に不安定で比類のない）。
要素とPIIを混合する。マスクなしでソースフィーチャーをログインします。
スケーリング/スキップ→「偽」コンポーネントを無視します。
分散/メトリックカーブとダウンストリーム検証なしで目でkを選択します。
バージョニングなしで投影を再構築し、デュアルサーブ→「壊れた」モデルをチェーン上に配置します。
UMAP画像を安定性テストなしで「地上の真実」と解釈します。

14） RACI

データプラットフォーム（R）：パイプライン、レジストリ、ドリフト監視。
データサイエンス（R）：方法の選択/チューニング、因子の解釈。
製品/CRM （A）：セグメンテーション/オファーの要因の使用。
リスク/RG （C）：要因を使用するためのルール、「積極的」ターゲティングに対する保護。
セキュリティ/DPO （A/R）：プライバシー、k-anonymity、 DSAR。

15）関連セクション

データクラスタリング、推奨システム、異常と相関分析、フィードバック感傷分析、NLPとワードプロセッシング、DataOpsプラクティス、MLOps：モデル搾取、データ倫理と透明性。

合計

寸法削減は、単なる「美しい点群」ではなく、生産MLのツールです。厳格な機能衛生、構造保存指標、安定したバージョン変換。iGamingでは、このような予測は学習とサーフィンをスピードアップし、セグメンテーションと異常検出を改善し、予算を節約し、プライバシーを維持するのに役立ちます。