パターン認識
パターン認識
パターン認識は、アルゴリズムが、クラス、クラスタ、反復形式、モチーフ、依存性などのデータの安定した構造を見つけることを学ぶ分野です。目標は、自動的に「感覚パターン」を特定し、予測、類似度の検索、セグメント検出、意思決定に使用することです。
1）タスクの設定
分類：クラスにオブジェクトを割り当てる（詐欺/非詐欺、イベントタイプ）。
マルチラベル/マルチラベル分類：同時に複数のクラス。
クラスタリングとセグメンテーション：ラベルなしでグループ化し、異常/ニッチなグループを強調表示します。
ランキング/類似性の検索：関連性の順序、最寄りの隣人。
構造のセグメンテーション：オブジェクト部品のマークアップ（イメージ、ログレコード、セッション）。
シーケンス認識：時系列/ログ/テキストのラベル。
規則と動機の抽出：頻繁なセット/シーケンス、連想規則。
グラフタスク：ノード/エッジ分類、コミュニティ検出。
- 監督（タグがあります）、非監視（クラスタリング/ルール）、半監視（擬似タグ）、自己監督（自己監督：対照的/拡張）。
2）データとビュー
表形式：数値およびカテゴリカル特性；インタラクション、ウィンドウの統計。
時系列/イベントログ：ラグ、トレンド、季節性、DTW特性、スペクトル特性。
テキスト：トークン/埋め込み（Bag-of-Words、 TF-IDF、 word2vec/fastText、 BERT-embeddings）、 n-grams、キーフレーズ。
画像/オーディオ：スペクトル/チョーク機能、ローカル記述子（SIFT/HOG）、 CNN Global Embeddings。
グラフ：隣接行列、node2vec/DeepWalk、 GNN埋め込み。
マルチモダリティ：遅延/早期融合、クロスアテンション。
主な原則：ポイント・イン・タイムの正確性、将来のリークの有無、標準化/ロバスト・スケーリング、カテゴリー・コーディング（ワンホット/ターゲット/ハッシュ）、排出量と排出量の正確な処理。
3）メソッド
3.1古典統計とメートル法
線形モデル：正規化によるロジスティック/リニア回帰（L1/L2/Elastic Net）。
最寄りの近隣メソッド：kNN、検索を埋め込むためのボールツリー/FAISS。
SVM/kernelメソッド：RBF/polynomialカーネル、1クラスのSVM （「norm」の場合）。
素朴なベイズ/ハイブリッド：テキスト/カテゴリのクイックベースライン。
次元の減少：視覚化および前処理のためのPCA/ICA/t-SNE/UMAP。
3.2木とアンサンブル
ランダムフォレスト、グラデーションブースト（XGBoost/LightGBM/CatBoost）：プレート上の強力なベースライン、混合タイプの機能に耐性があり、サインの重要性を与えます。
スタッキング/ブレンド：異種モデルからのアンサンブル。
3.3モダリティによるニューラルネットワーク
シーケンス：RNN/LSTM/GRU、 Temporal Convolutional Networks、トランス（長い列を含む）。
コンピュータビジョン：CNN/ResNet/ConvNeXtの視野の変圧器；検出/セグメンテーション（高速/マスクR -CNN、 U-Net）。
テキスト：エンコーダのみ（BERTクラス）、エンコーダ-デコーダ（T5）、 分類/ランキング/NER。
グラフ：構造パターンのためのGCN/GAT/GraphSAGE。
3.4パターンマイニングとルール
頻繁なセット/シーケンス：Apriori/Eclat、 FP-Growth、 PrefixSpan。
連想ルール： サポート/リフト/信頼；ビジネス価値によるフィルタリング
時系列モチーフ/パターン：マトリックスプロファイル、SAX、モード変更によるセグメンテーション。
4）検証と実験
分割：i。i。d。固定データのためのK倍；シーケンスの時間CV/rolling-window。
階層化とグループ化：ユーザー/セッション/キャンペーン間のリークの制御。
時間外試験：「未来」期間の最終チェック。
ベースライン：素朴なルール、周波数予測、単純なlogreg/GBM。
5）品質指標
分類：精度（バランス上）、ROC-AUC、レアクラスのPR-AUC、ログロス、F1、 precision/recall@k、 NDCG/Liftのランキング。
クラスタリング：シルエット、Davies-Bouldin、 Calinski-Harabasz；外部-「ゴールドスタンダード」の存在下でのARI/NMI。
画像セグメンテーション：IoU/Dice。
シーケンス/NER： token-/entity-level F1；オンライン認識のためのtime-to-first-correct。
ビジネスメトリクス：増分利益、手動負荷の低減、処理速度。
6）解釈性と信頼性
Global：機能の重要性（利得/配列）、PDP/ICE、 SHAP要約。
ローカル：特定のソリューションを説明するSHAP/LIME/アンカー。
ルールの場合：透明メトリクス（サポート/リフト）、ルールの競合、カバレッジ。
ビジュアライゼーションの埋め込み：パターンとクラスタ「マップ」用のUMAP/t-SNE。
7）データの堅牢性と品質
頑丈さ：抵抗力があるスケーラー（中央/MAD）、 vinzorization、排出に対する保護。
ドリフト：分布モニタリング（PSI/JS/KL）、ターゲットのドリフトと機能、定期的な再調整。
公平性：セグメント別のエラーの比較、FPR/TPRの制限、バイアスキル。
プライバシー/コンプライアンス：フィールドの最小化、匿名化、役割によるアクセス。
8）パイプライン（データから生産まで）
1.タスクとKPI（および「ゴールド」検証シナリオ）を定義します。
2.データ収集/準備-スキーマ、重複除外、タイムゾーン、集計、埋め込み
3.ベースライン：簡単な規則/logreg/GBM；サニティチェック。
4.表現の濃縮：ドメイン特性、モダリティの埋め込み、フィーチャーストア。
5.トレーニングと選択：グリッド/ベイの最適化、早期停止、クロスバリデーション。
6.キャリブレーションとしきい値：プラット/等方性、ビジネス価値のしきい値の選択。
7.展開：REST/gRPCバッチ/オンライン；アーティファクトと回路図のバージョン管理。
8.モニタリング：品質（MLメトリクス+ビジネス）、配布、遅延；アラートとrunibooks。
9.再トレーニング：スケジュール/ドリフトイベント；A/B/カナリアリリース。
9）シナリオによる実用的なパターン
詐欺とリスクスコアリング（プレート）：GBM/スタッキング→グラフ特性（デバイス/カードによる接続）とGNN；厳密な待ち時間の制限；PR- AUC/recall@FPR ≤ x％による最適化。
パーソナライゼーションとコンテンツ（ランキング）：トレーニング可能なユーザー/オブジェクトの埋め込み+バイナリクリック信号；損失：ペアワイズ/listwise；オンラインアップデート。
ログ/シーケンス分析：TCN/トランス、増強における対照的な自己監督；動機およびモード変更の検出。
意図/テーマのテキスト認識：BERTクラス、微調整；/注意キートークンによる解釈性。
画像/ビデオ（品質管理/インシデント）：欠陥分類、ローカライズ（Grad-CAM/Mask R-CNN）、 IoUメトリクスおよびエスカレーションルール。
グラフ（コミュニティ/不正なチェーン）：GNN+グラフ異常ヒューリスティクス（度/三角形/クラス係数）。
10）モデル選択： シンプルな意思決定マトリックス
11）エラーと過剰な軽減技術
正規化（L1/L2/ドロップアウト）、早期停止、データ増強およびミックスアップ/カットアウト（CV/オーディオ用）。
リークコントロール：厳密な時間分割、グループカット、検証のための埋め込みの「凍結」。
確率キャリブレーションとビジネス上の制約下での安定したしきい値。
アンサンブル/せん断抵抗のためのモデルのスープ。
12）プレリリースのチェックリスト
- 正しい分割（時間/グループ）、漏れなし
- OOTウィンドウとキーセグメントの安定した指標
- 確率は校正されます。しきい値/コストマトリックス定義
- 開始されたSLO：品質、レイテンシー、可用性
- 推論ログ、アーティファクトバージョン、データ契約
- 再訓練プランと劣化戦略（フォールバック）
- ドキュメントとRunibooks （RCA、エラー、エスカレーションパス）
ミニ用語集
パターンマイニング：頻繁に発生するセット/シーケンスを見つける。
埋め込み：意味論/類似性を保持するオブジェクトのベクトル表現。
対照的な学習：「類似した」例をまとめ、「異なる」を分割する学習。
Silhouette/NMI/ARI：クラスタリング品質指標。
IoU/Dice：セグメンテーション品質メトリック。
合計
パターン認識は「モデルX」の選択だけでなく、表現の規律、正しい検証、運用サイクルです。強力なパフォーマンス（機能/埋め込み）、安定したベースライン（GBM/SVM/simple CNN）、高品質のスプリット、プロッドの厳格な監視は、最大のリターンを与えます。複雑さ（ディープアーキテクチャ、マルチモダリティ、グラフ）を追加するには、MLおよびビジネスメトリクスの測定可能な増加をもたらします。