패턴 인식
패턴 인식
패턴 인식은 알고리즘이 클래스, 클러스터, 반복적 인 형태, 주제 및 종속성 등 데이터에서 안정적인 구조를 찾는 방법을 배우는 분야입니다. 목표는 "감지 패턴" 을 자동으로 식별하고 예측, 유사성 검색, 세그먼트 탐지 및 의사 결정에 사용하는 것입니다.
1) 작업 설정
분류: 객체를 클래스에 할당 (사기/비 사기, 이벤트 유형).
다중 레이블/다중 레이블 분류: 동시에 여러 클래스.
클러스터링 및 세분화: 레이블이없는 그룹화, 변칙적/틈새 그룹 강조.
순위/유사성 검색: 관련성 순서, 가장 가까운 이웃.
구조의 세분화: 객체 부분의 마크 업 (이미지, 로그 레코드, 세션).
시퀀스 인식: 시계열/로그/텍스트 레이블.
규칙과 동기 추출: 빈번한 세트/시퀀스, 연관 규칙.
그래프 작업: 노드/에지 분류, 커뮤니티 발견.
- 감독 (태그가 있음), 비 감독 (클러스터링/규칙), 반 감독 (의사 태그), 자체 감독 (자체 감독: 대조/확대).
2) 데이터 및보기
표: 숫자 및 범주 특성; 상호 작용, 창 통계.
시계열/이벤트 로그: 지연, 추세, 계절성, DTW 특성, 스펙트럼 특성.
텍스트: 토큰/임베딩 (Bag-of-Words, TF-IDF, word2vec/fast텍스트, BERT 임베딩), n 그램, 키 프레이즈.
이미지/오디오: 스펙트럼/초크 기능, 로컬 디스크립터 (SIFT/HOG), CNN Global Embeddings.
그래프: 인접 행렬, node2vec/DeepWalk, GNN- 임베딩.
다중 양식: 후기/초기 융합, 교차주의.
주요 원칙: 시점 내 정확성, 향후 누출 부재, 표준화/로버트 스케일링, 카테고리 코딩 (1 핫/대상/해시), 정확한 누락 및 배출 처리.
3) 방법
3. 1 고전적인 통계 및 메트릭
선형 모델: 정규화를 통한 물류/선형 회귀 (L1/L2/탄성 순).
가장 가까운 이웃 방법: kNN, 검색 포함을위한 볼 트리/FAISS.
SVM/커널 방법: RBF/다항식 커널, 1 클래스 SVM ("규범").
순진한 베이/하이브리드: 텍스트/카테고리를위한 빠른베이스 라인.
차원 감소: 시각화 및 사전 처리를위한 PCA/ICA/t-SNE/UMAP.
3. 나무와 앙상블 2 개
랜덤 포레스트, 그라디언트 부스팅 (XGBoost/LightGBM/CatBoost): 플레이트의 강력한베이스 라인은 혼합 된 유형의 기능에 강하며 표지판의 중요성을 제공합니다.
스태킹/블렌딩: 이기종 모델의 앙상블.
3. 양식에 의하여 3 개의 신경망
시퀀스: RNN/LSTM/GRU, Temporal Convolutional Networks, Transformers (긴 행 포함).
컴퓨터 비전: CNN/ResNet/ConvNeXt, Vision Transformer; 탐지/세분화 (Faster/Mask R-CNN, U-Net).
텍스트: 인코더 전용 (BERT 클래스), 인코더 디코더 (T5), 분류/순위/NER.
그래프: 구조 패턴에 대한 GCN/GAT/GraphSAGE.
3. 4 패턴 마이닝 및 규칙
빈번한 세트/시퀀스: Apriori/Eclat, FP-Growth, PrefixSpan.
관련 규칙: 지원/리프트/신뢰; 비즈니스 가치 별 필터링
시계열 주제/패턴: 매트릭스 프로파일, SAX, 모드 변경에 의한 세분화.
4) 검증 및 실험
분할: i.i.d. 고정 데이터의 K- 폴드; 시퀀스에 대한 시간적 CV/롤링 창.
구성 및 그룹화: 사용자/세션/캠페인 간의 누출 제어.
시간 외 테스트: "미래" 기간에 대한 최종 점검.
기본: 순진한 규칙, 주파수 예측, 간단한 로그/GBM.
5) 품질 지표
분류: 정확도 (균형), ROC-AUC, 희귀 클래스의 PR-AUC, 로그 로스, F1, 정밀/리콜 @ k, NDCG/리프트 순위.
클러스터링: 실루엣, Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz; 외부 - "골드 표준" 이있는 ARI/NMI.
이미지 세분화: IoU/Dice.
시퀀스/NER: 토큰/엔티티 레벨 F1; 온라인 인식을 위해 정확한 시간.
비즈니스 지표: 증분 이익, 수동 부하 감소, 처리 속도.
6) 통역 및 신뢰
글로벌: 기능의 중요성 (게인/순열), PDP/ICE, CHAP 요약.
현지에서: 특정 솔루션을 설명하기 위해 wwwP/LIME/Anchors.
규칙: 투명한 지표 (지원/리프트), 규칙 충돌, 적용 범위.
시각화 시각화: 패턴 및 클러스터 "맵" 에 대한 UMAP/t-SNE.
7) 데이터 견고성 및 품질
견고성: 내성 스케일러 (중앙값/MAD), 빈자리, 배기 가스 방지.
드리프트: 분배 모니터링 (PSI/JS/KL), 대상 드리프트 및 기능, 주기적 재 보정.
공정성: 세그먼트 별 오류 비교, FPR/TPR에 대한 제한, 바이어스 스킬.
개인 정보 보호/준수: 필드 최소화, 가명, 역할 별 액세스.
8) 파이프 라인 (데이터에서 생산까지)
1. 작업 및 KPI (및 "골드" 검증 시나리오) 를 정의하십시오.
2. 데이터 수집/준비-스키마, 중복 제거, 시간대, 집계 및 포함
3. 기본: 간단한 규칙/logreg/GBM; 정신 점검.
4. 표현의 강화: 도메인 특성, 양식의 포함, 기능 저장.
5. 교육 및 선택: 그리드/베이 최적화, 조기 정지, 교차 검증.
6. 교정 및 임계 값: Platt/isotonic, 비즈니스 가치에 대한 임계 값 선택.
7. 배포: REST/gRPC 배치/온라인; 인공물과 회로도.
8. 모니터링: 품질 (ML-metrics + business), 배포, 지연; 경고 및 룬 문서.
9. 재교육: 일정/드리프트 이벤트 별; A/B/카나리아 릴리스.
9) 시나리오 별 실제 패턴
사기 및 위험 점수 (플레이트): GBM/스태킹 → 그래프 특성 (장치/카드 연결) 및 GNN 추가; 엄격한 대기 시간 제한; PR- AUC/recrem @ FPR에 의한 최적화
개인화 및 컨텐츠 (순위): 훈련 가능한 사용자/객체 임베딩 + 이진 클릭 신호; 손실: 쌍별/목록; 온라인 업데이트.
로그/시퀀스 분석: TCN/변압기, 확대에 대한 대조적 인 자체 감독; 동기 및 모드 변경 탐지
의도/테마의 텍스트 인식: BERT 클래스, 미세 조정; 주의 키 토큰을 통한 해석 가능성.
이미지/비디오 (품질 관리/사건): 분류 결함, 현지화 (Grad-CAM/Mask R-CNN), IoU 측정 및 에스컬레이션 규칙.
그래프 (커뮤니티/사기 체인): GNN + 그래프 이상 휴리스틱 (정도/삼각형/클래스 계수).
10) 모델 선택: 간단한 결정 매트릭스
11) 오류 및 과적 완화 기술
정전 (L1/L2/드롭 아웃), 조기 정지, 데이터 확대 및 믹스 업/컷 아웃 (CV/오디오 용).
누출 제어: 엄격한 시간 분할, 그룹 컷, 검증을위한 임베딩의 "동결".
비즈니스 제약 조건 하에서 확률 보정 및 안정적인 임계 값.
전단 저항을위한 앙상블/모델 수프.
12) 시험판 점검표
- 정확한 분할 (시간/그룹), 누출 없음
- OOT 창 및 키 세그먼트의 안정적인 지표
- 확률이 보정됩니다. 임계 값/비용 행렬 정의
- SLO 시작: 품질, 대기 시간, 가용성
- 간섭 로그, 아티팩트 버전, 데이터 계약
- 재교육 계획 및 저하 전략 (대체)
- 문서 및 런북 (RCA, 오류, 확대 경로)
미니 용어집
패턴 마이닝: 자주 발생하는 세트/시퀀스를 찾습니다.
엠베딩: 의미/유사성을 유지하는 객체의 벡터 표현.
반대 학습: "유사한" 예제를 모으고 "다른" 을 나누는 학습.
Silhouette/NMI/ARI: 클러스터링 품질 지표.
IoU/Dice: 세분화 품질 지표.
합계
패턴 인식은 "모델 X" 의 선택 일뿐만 아니라 표현의 규율, 올바른 검증 및 운영주기입니다. 강력한 성능 (기능/임베딩), 안정적인베이스 라인 (GBM/SVM/simple CNN), 고품질 스플릿 및 제품의 엄격한 모니터링이 가장 큰 수익을 제공합니다. ML 및 비즈니스 메트릭이 측정 가능하게 증가 할 때만 복잡성 (심층 아키텍처, 다중 양식, 그래프) 을 추가하십시오.