Үлгүлөрдү таануу

Паттерндерди таануу - алгоритмдер маалыматтардагы туруктуу структураларды табууну үйрөнүүчү аймак: класстар, кластерлер, кайталануучу формалар, мотивдер жана көз карандылыктар. Максаты - автоматтык түрдө "семантикалык шаблондорду" аныктоо жана аларды болжолдоо, окшоштуктарды издөө, сегменттерди аныктоо жана чечим кабыл алуу үчүн колдонуу.

1) Милдеттерди коюу

Классификация: объектинин классификациясы (фрод/фрод эмес, окуя түрү).
Көп баскычтуу/көп баскычтуу классификация: бир эле учурда бир нече класстар.
Кластерлештирүү жана сегменттештирүү: тегсиз топтоо, аномалдуу/нишалык топторду тандоо.
Ранжирлөө/окшоштуктарды издөө: тиешелүү тартипке келтирүү, nearest neighbors.
Структуралардын сегментациясы: объекттин бөлүктөрүн белгилөө (сүрөт, журнал жазуу, сессия).
Ырааттуулукту таануу: убактылуу сериялар/логдор/текст үчүн белгилер.
Эрежелерди жана мотивдерди алуу: тез-тез топтомдор/ырааттуулуктар, ассоциативдик эрежелер.
Графикалык тапшырмалар: түйүндөрдү/кабыргаларды классификациялоо, жамааттарды аныктоо.

Окутуу режимдери:

Көзөмөл (белгилер бар), көзөмөлсүз (кластерлештирүү/эрежелер), жарым-көзөмөл (псевдотехника), өзүн-өзү окутуу (өзүн-өзү supervised: contrastive/augmentations).

2) Маалыматтар жана түшүнүктөр

Таблица: сандык жана категориялык белгилер; өз ара аракеттенүү, терезелер боюнча статистика.
Убакыт катар/окуя Логи: лагдар, тренддер, сезондук, DTW-мүнөздөмөлөрү, спектралдык белгилери.
Текст: токендер/эмбеддингдер (Bag-of-Words, TF-IDF, word2vec/fastText, BERT-эмбеддингдер), n-граммдар, негизги сөз айкаштары.
Сүрөттөр/аудио: спектрлери/мел чач, жергиликтүү descriptors (SIFT/HOG), CNN глобалдык эмбеддингдер.
Графалар: чектеш матрица, node2vec/DeepWalk, GNN-эмбеддингдер.
Көп модалдуулук: эмбеддингдердин бирикмеси (late/early fusion), cross-attention.

Негизги принциптер: так-убакыттын тууралыгы, келечектин агып кетишинин жоктугу, стандартташтыруу/робаст-скейлинг, категорияларды коддоо (one-hot/target/hash), өтмөктөрдү жана эмиссияларды кылдат иштетүү.

3) ыкмалары

3. 1 классикалык статистикалык жана метрикалык

Сызыктуу моделдер: логистикалык/үзгүлтүксүз сызыктуу регрессия (L1/L2/Elastic Net).
Жакын коңшулардын ыкмалары: kNN, ball-tree/FAISS эмбеддинг боюнча издөө.
SVM/үн ыкмалары: RBF/polinomial ядро, бир-класс SVM ("нормасы" үчүн).
Наивный Байес/гибриддер: текст/категориялар үчүн тез бейзлайндар.
Көлөмдүн төмөндөшү: PCA/ICA/t-SNE/UMAP көрүү жана алдын ала иштетүү үчүн.

3. 2 Дарактар жана ансамблдер

Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM/CatBoost): табакта күчтүү бейзлайндар, аралаш түрлөрүнө туруктуу, белгилердин маанилүүлүгүн берет.
Стекинг/блендинг: ар түрдүү моделдердин ансамблдери.

3. 3 Модалдык нейрон тармактары

Ырааттуулугу: RNN/LSTM/GRU, Temporal Convolutional Networks, Transformers (анын ичинде узак катар үчүн).
Компьютердик көрүү: CNN/ResNet/ConvNeXt, Vision Transformer; детекция/сегментация (Faster/Mask R-CNN, U-Net).
Текст: Encoder-only (BERT-класс), Encoder-Decoder (T5), классификация/ранжирлөө/NER.
Graps: структуралык үлгүлөрү үчүн GCN/GAT/GraphSAGE.

3. 4 Үлгү казып алуу жана эрежелери

Тез-тез топтомдор/ырааттуулугу: Apriori/Eclat, FP-Growth, PrefixSpan.
Ассоциативдик эрежелер: support/lift/confidence; бизнес наркы боюнча чыпкалоо.
Мотивдер/убакыт сериясынын үлгүлөрү: Matrix Profile, SAX, режимдерди өзгөртүү сегментациясы.

4) Валидация жана эксперименттер

Split: i.i.d. K-fold туруктуу маалыматтар үчүн; temporal CV/rolling-windows үчүн ырааттуулук.
Стратификация жана топтоо: колдонуучулардын/сессиялардын/кампаниялардын ортосундагы агып чыгууларды көзөмөлдөө.
Out-of-time тест: "келечектеги" мезгил боюнча акыркы текшерүү.
Бейзлайндар: жөнөкөй эрежелер, жыштык божомолдор, жөнөкөй логрег/GBM.

5) Сапат Metrics

Классификациясы: accuracy (баланста), ROC-AUC, PR-AUC сейрек кездешүүчү класстарда, logloss, F1, precision/recall @k, NDCG/Лифт.
Кластерлештирүү: silhouette, Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz; тышкы - "алтын стандарт" болгон учурда ARI/NMI.
Сүрөттөрдө сегменттөө: IoU/Dice.
ырааттуулугу/NER: token-/entity-level F1; онлайн таануу үчүн убакыт-биринчи-correct.
Бизнес-метрика: инкременталдык пайда, кол жүгүн азайтуу, иштетүү ылдамдыгы.

6) Чечмелөө жана ишеним

Global: маанилүү fich (gain/permutation), PDP/ICE, SHAP-summary.
Жергиликтүү: SHAP/LIME/Anchors белгилүү бир чечимди түшүндүрүү үчүн.
Эрежелер үчүн: тунук метриктер (support/lift), эрежелердин карама-каршылыктары, каптоо.
Эмбеддингди визуалдаштыруу: "карталар" үлгүлөрү жана кластерлери үчүн UMAP/t-SNE.

7) Туруктуулук жана маалымат сапаты

туруктуулук: туруктуу Skeiler (median/MAD), Winzorization, эмиссияга каршы коргоо.
Drift: бөлүштүрүү мониторинг (PSI/JS/KL), максаттуу жана fich drift, мезгил-мезгили менен калибрлөө.
Адилеттүүлүк: сегменттер боюнча каталарды салыштыруу, FPR/TPR боюнча чектөөлөр, bias-скилл.
Купуялык/комплаенс: талааларды минималдаштыруу, псевдонимизация, ролдорго жетүү.

8) Пайплайн (маалыматтардан өндүрүшкө чейин)

1. Тапшырманы аныктоо жана KPI (жана "алтын" текшерүү сценарийлери).
2. Маалыматтарды чогултуу/даярдоо: схемалар, дедупликация, убактылуу зоналар, агрегаттар жана эмбеддингдер.
3. Бейслайн: жөнөкөй эрежелер/logreg/GBM; sanity-checks.
4. Сунуштарды байытуу: домендик белгилер, модалдык эмбеддингдер, feature store.
5. Окутуу жана тандоо: тор/байес-оптималдаштыруу, эрте токтотуу, кросс-валидация.
6. калибрлөө жана босого: Platt/isotonic, бизнес наркы үчүн босого тандоо.
7. Deploy: REST/gRPC батч/онлайн; экспонаттарды жана схемаларды версиялоо.
8. Мониторинг: сапаты (ML-метрика + бизнес), бөлүштүрүү, кечигүү; алерта жана рунибуки.
9. Ретренинг: расписание/drift окуя боюнча; A/B/канар релиздери.

9) Сценарийлер боюнча практикалык үлгүлөр

Frod жана тобокелдик эсеби (табличка): GBM/stacking → графикалык белгилерди (түзмөктөр/карталар боюнча байланыштар) жана GNN кошуу; катуу latency-чектөөлөр; PR-AUC/кайра @FPR ≤ x% оптималдаштыруу.
Персоналдаштыруу жана мазмун (ранжирлөө): колдонуучулардын/объекттердин үйрөтүлгөн эмбеддингдери + бинардык чыкылдатуу сигналы; loss: pairwise/listwise; онлайн жаңыртуулар.
Логдордун/ырааттуулуктун аналитикасы: TCN/Transformer, augmentation contrastive self-supervised; мотивдерди жана режимдерди өзгөртүү.
Текст ниет/темаларды таануу: BERT-класс, fine-tuning; негизги токендер/аттентион аркылуу чечмелөө.
Сүрөттөр/видео (сапатты көзөмөлдөө/окуялар): кемчиликтерди классификациялоо, локалдаштыруу (Grad-CAM/Mask R-CNN), IoU-метрика жана эскалация эрежелери.
Graphs (жамааттар/алдамчылык чынжырлар): GNN + Euristics Graphic аномалиялар (degree/triangles/Coefficient).

10) модель тандоо: жөнөкөй Matrix Solutions

Маалыматтар	Максаты	Сунушталган баштоо
Стол, аралаш түрлөрү	Классификация/ранжирлөө	LightGBM/CatBoost + чечмелөө SHAP
Убакыт ырааттуулугу	Убакыт белгилери	TCN/Transformer; жөнөкөй үчүн - лагфич боюнча логрег
Текст	Темалар/ниеттер	BERT-класс + токенизация; Бейзлайн - TF-IDF + логрег
Сүрөттөр	Классификация/кемчиликтер	ResNet/ConvNeXt; Бейзлайн - MobileNet
Графтар	Түйүндөр/жамааттар	GCN/GAT; Бейзлайн - node2vec + логрег
Тегсиз	Сегментация/мотивдерди издөө	K-means/HDBSCAN, Matrix Profile, ассоциативдик эрежелер

11) Каталарды жана оверфитти азайтуу ыкмалары

Регуляризация (L1/L2/dropout), эрте токтотуу, data augmentation жана mixup/cutout (CV/аудио үчүн).
Агып чыгууну көзөмөлдөө: катуу убактылуу сплиттер, топтук кесүүлөр, валидацияда эмбеддингдерди "тоңдуруу".
ыктымалдыгын калибрлөө жана бизнес-чектөөлөр боюнча туруктуу босоголор.
Ensembling/Модель жылыштарга туруктуулук үчүн.

12) чыгаруу алдында чек тизмеси

Туура split (temporal/group), эч кандай агып
OOT терезе жана негизги сегменттеринде туруктуу көрсөткүчтөр
калибрлүү ыктымалдыгы; аныкталган босоголор/кост-матрица
SLO түзүлгөн: сапаты, кечигүү, жеткиликтүүлүгү
Infenersa Логи, артефакттардын версиялары, маалыматтар келишимдери
Ретренинг планы жана деградация стратегиясы (fallback)
Документтер жана Рунибуки (RCA, каталар, эскалация жолдору)

Мини-глоссарий

Үлгү казып алуу: көп кездешүүчү топтомдорду/ырааттуулуктарды издөө.
Эмбеддинг: семантиканы/окшоштукту сактаган объекттин вектордук көрүнүшү.
Contrastive learning: окутуу, жакын "окшош" мисалдар жана бөлүп "ар түрдүү".
Silhouette/NMI/ARI: кластерлештирүү сапатын өлчөө.
IoU/Dice: сегменттөө сапатын өлчөө.

Жыйынтык

Үлгүлөрдү таануу - бул "X моделин" тандоо гана эмес, түшүнүктөрдүн дисциплинасы, туура валидация жана операциялык цикл. Күчтүү өкүлчүлүктөр (чүчүкулак/эмбеддинг), туруктуу бейзлайндар (GBM/SVM/жөнөкөй CNN), сапаттуу сплиттер жана азык-түлүктөгү катуу мониторинг эң чоң натыйжаны берет. Бул ML- жана бизнес-метриктер боюнча өлчөнгөн өсүштү алып келгенде гана татаалдыкты (терең архитектура, көп модалдуулук, графалар) кошуу.

Үлгүлөрдү таануу