Үлгілерді тану

Паттерндерді тану - бұл алгоритмдер деректерде тұрақты құрылымдарды табуға үйренетін сала: кластерлер, кластерлер, қайталанатын нысандар, уәждер мен тәуелділіктер. Мақсаты - «мағыналық үлгілерді» автоматты түрде анықтау және оларды болжау, ұқсастықтарды іздеу, сегменттерді табу және шешім қабылдау үшін пайдалану.

1) Міндеттерді қою

Жіктелуі: объектіні сыныпқа жатқызу (фрод/фрод емес, оқиға түрі).
Көп сатылы/көп сатылы жіктеу: бір мезгілде бірнеше сынып.
Кластерлеу және сегменттеу: белгілерсіз топтау, аномальды/тауашалық топтарды бөлу.
Ұқсастықты сұрыптау/іздеу: релеванттылық бойынша реттеу, nearest neighbors.
Құрылымдарды сегменттеу: объектінің бөліктерін белгілеу (бейне, журнал-жазба, сессия).
Бірізділікті тану: уақытша серияларға/логтарға/мәтінге арналған белгілер.
Ережелер мен уәждерді алу: жиі жинақтар/дәйектіліктер, ассоциативтік ережелер.
Графикалық міндеттер: түйіндерді/қабырғаларды жіктеу, қоғамдастықтарды табу.

Оқыту режимдері:

Қадағалау (белгілер бар), қадағалау емес (кластерлеу/ережелер), жартылай қадағалау (жалған белгілер), өзін-өзі оқыту (self-supervised: contrastive/augmentations).

2) Деректер мен ұсынымдар

Кестелік: сандық және санаттық белгілер; терезелер бойынша өзара іс-қимыл, статистика.
Уақытша қатарлар/оқиғалық логтар: лагтар, трендтер, маусымдық, DTW-сипаттамалары, спектралдық белгілері.
Мәтін: токендер/эмбеддингтер (Bag-of-Words, TF-IDF, word2vec/fastText, BERT-эмбеддингтер), n-граммдар, түйінді сөйлемдер.
Бейнелер/аудио: спектрлер/мел-фичтер, жергілікті дескрипторлар (SIFT/HOG), CNN жаһандық эмбеддингтері.
Бағандар: көршілестік матрицасы, node2vec/DeepWalk, GNN-эмбеддингтер.
Мульти-модальдылығы: эмбеддингтерді біріктіру (late/early fusion), cross-attention.

Түйінді қағидаттар: point-in-time дұрыстығы, болашақтың кемуі жоқ, стандарттау/робаст-скейлинг, санаттарды кодтау (one-hot/target/hash), өткізгіштер мен шығарындыларды ұқыпты өңдеу.

3) Әдістер

3. 1 Классикалық статистикалық және метрикалық

Желілік модельдер: жүйелі логистикалық/желілік регрессия (L1/L2/Elastic Net).
Эмбеддингтер бойынша іздеу үшін ең жақын көршілердің әдістері: kNN, ball-tree/FAISS.
SVM/ядролы әдістер: RBF/полиномиальды ядролар, one-class SVM («норма» үшін).
Аңқау Байес/будандар: мәтін/санаттар үшін жылдам бейзлайндар.
Өлшемдердің төмендеуі: Визуализация және алдын ала өңдеу үшін PCA/ICA/t-SNE/UMAP.

3. 2 Ағаштар мен ансамбльдер

Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM/CatBoost): табличкадағы күшті бейзлайндар, фичтердің аралас түрлеріне төзімді, белгілердің маңыздылығын береді.
Стекинг/блендинг: әртүрлі үлгідегі ансамбльдер.

3. 3 Модальдылығы бойынша нейрожелілер

Тізбектері: RNN/LSTM/GRU, Temporal Convolutional Networks, Transformers (оның ішінде ұзын қатарлар үшін).
Компьютерлік көру: CNN/ResNet/ConvNeXt, Vision Transformer; детекция/сегментация (Faster/Mask R-CNN, U-Net).
Мәтін: Encoder-only (BERT-сынып), Encoder-Decoder (T5), жіктеу/ранжирлеу/NER.
Бағандар: Құрылымдық паттерндер үшін GCN/GAT/GraphSAGE.

3. 4 Паттерн-майнинг және ережелер

Жиі жинақтар/жүйелер: Apriori/Eclat, FP-Growth, PrefixSpan.
Ассоциативтік ережелер: support/lift/confidence; бизнес құны бойынша сүзу.
Уақыт сериясының уәждері/үлгілері: Matrix Profile, SAX, режимдерді ауыстыру бойынша сегменттеу.

4) Валидация және эксперименттер

Сплиттер: i.i.d. K-fold стационарлық деректер үшін; тізбектерге арналған temporal CV/rolling-windows.
Стратификация және топтастыру: пайдаланушылар/сессиялар/науқандар арасындағы ағындарды бақылау.
Out-of-time тест: «болашақ» кезеңдегі соңғы тексеру.
Бейзлайндар: қарапайым ережелер, жиілік болжамдар, қарапайым логрег/GBM.

5) Сапа өлшемдері

Жіктелуі: accuracy (теңгерім кезінде), ROC-AUC, PR-AUC сирек сыныптарда, logloss, F1, precision/recall @k, NDCG/Lift.
Кластерлеу: silhouette, Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz; сыртқы - «алтын стандарт» болған кезде ARI/NMI.
Суреттердегі сегментация: IoU/Dice.
/ NER тізбектері: token-/entity-level F1; онлайн тану үшін time-to-first-correct.
Бизнес-метрика: инкременттік пайда, қол жүктемесін азайту, өңдеу жылдамдығы.

6) Интерпретация және сенім

Жаһандық: фич (gain/permutation), PDP/ICE, SHAP-summary маңыздылығы.
Жергілікті: Нақты шешімді түсіндіру үшін SHAP/LIME/Anchors.
Ережелер үшін: мөлдір метриктер (support/lift), ережелер қайшылықтары, жабу.
Эмбеддингтерді визуализациялау: паттерндер мен кластерлердің «карталары» үшін UMAP/t-SNE.

7) Деректердің тұрақтылығы мен сапасы

Икемділік: тұрақты скейлерлер (median/MAD), винзоризация, шығарындылардан қорғау.
Дрейф: бөлу мониторингі (PSI/JS/KL), мақсатты дрейф және фич, мерзімді қайта калибрлеу.
Әділеттілік: сегменттер бойынша қателерді салыстыру, FPR/TPR, bias-скилл бойынша шектеулер.
Құпиялылық/комплаенс: өрістерді барынша азайту, псевдонимдеу, рөлдер бойынша қолжетімділік.

8) Пайплайн (деректерден өндіріске дейін)

1. Тапсырманы және KPI (және «алтын» тексеру сценарийлерін) анықтау.
2. Деректерді жинау/дайындау: схемалар, дедупликация, уақытша аймақтар, агрегаттар және эмбеддингтер.
3. Бейзлайндар: қарапайым ережелер/логрег/GBM; sanity-checks.
4. Көріністерді байыту: домендік белгілер, модальдық эмбеддингтер, feature store.
5. Оқыту және іріктеу: тор/байес-оңтайландыру, ерте тоқтау, кросс-валидация.
6. Калибрлеу және табалдырықтар: Platt/isotonic, табалдырықтарды бизнес құны бойынша таңдау.
7. Deploy: REST/gRPC батч/онлайн; артефактілер мен схемаларды нұсқалау.
8. Мониторинг: сапа (ML-метрика + бизнес), дистрибуция, кідірістер; алерттар мен рунибуктар.
9. Ретренинг: кесте/дрейф оқиғасы бойынша; А/В/канареялық релиздер.

9) Сценарийлер бойынша практикалық паттерндер

Фрод және тәуекел-скоринг (тақтайша): GBM/стэкинг → графикалық белгілерді (құрылғылар/карталар бойынша байланыстар) және GNN қосыңыз; қатаң latency-шектеулер; PR-AUC/recall @FPR ≤ x% бойынша оңтайландыру.
Дербестендіру және контент (ранжирлеу): пайдаланушылардың/объектілердің оқытылатын эмбеддингтері + екілік клик-сигнал; loss: pairwise/listwise; онлайн жаңартулар.
Логтардың/тізбектердің талдауы: TCN/Transformer, аугментацияларда contrastive self-supervised; режимдердің уәждері мен ауысымдарын детекциялау.
Ниеттерді/тақырыптарды мәтіндік тану: BERT-класс, fine-tuning; негізгі белгілер/attention арқылы түсіндірілуі.
Суреттер/бейне (сапаны бақылау/инциденттер): ақаулықтарды жіктеу, оқшаулау (Grad-CAM/Mask R-CNN), IoU-метрика және эскалация ережелері.
Бағандар (қоғамдастықтар/алаяқтық тізбектер): GNN + графалық ауытқулардың эвристикасы (degree/triangles/ -коэффициент).

10) Модельді таңдау: қарапайым шешім матрицасы

Деректер	Мақсаты	Ұсынылатын бастау
Кестелік, аралас түрлері	Жіктеу/саралау	LightGBM/CatBoost + SHAP интерпретациясы
Уақыт тізбектері	Уақыт белгілері	TCN/Transformer; қарапайым үшін - лаг-фичтердегі логрег
Мәтін	Тақырыптар/ниеттер	BERT-класс + токенизация; бейзлайн - TF-IDF + логрег
Суреттер	Жіктеу/ақаулар	ResNet/ConvNeXt; бейзлайн - MobileNet
Бағандар	Тораптар/қауымдастықтар	GCN/GAT; бейзлайн - node2vec + логрег
Белгілерсіз	Уәждерді сегменттеу/іздеу	K-means/HDBSCAN, Matrix Profile, ассоциативті ережелер

11) Қателер мен оверфитті төмендету әдістері

Жүйелеу (L1/L2/dropout), ерте тоқтау, data augmentation және mixup/cutout (CV/аудио үшін).
Ағуды бақылау: қатаң уақытша сплиттер, топтық тіліктер, валидацияда эмбеддингтерді «қатыру».
Мүмкіндіктерді калибрлеу және бизнес-шектеулерге тұрақты шектер.
Қозғалысқа төзімділік үшін Ensembling/Model soup.

12) Шығарылым алдындағы чек-парақ

Дұрыс сплиттер (temporal/group), ағу жоқ
OOT терезесі мен негізгі сегменттеріндегі тұрақты өлшемдер
Ықтималдықтар калибрленген; табалдырық/кост-матрица анықталды
SLO орнатылған: сапасы, кідірісі, қолжетімділігі
Инференс логтары, артефактілердің нұсқалары, деректер келісімшарттары
Ретренинг жоспары және тозу стратегиясы (fallback)
Құжаттама және рунибуки (RCA, қателер, эскалация жолдары)

Шағын глоссарий

Паттерн-майнинг: жиі кездесетін жиынтықтарды/тізбектерді іздеу.
Эмбеддинг: семантиканы/ұқсастықты сақтайтын объектінің векторлық көрінісі.
Contrastive learning: «ұқсас» мысалдарды жақындататын және «әртүрлі» мысалдарды бөлетін оқыту.
Silhouette/NMI/ARI: кластерлеу сапасының өлшемдері.
IoU/Dice: сегменттеу сапасының өлшемдері.

Жиынтығы

Паттерндерді тану - бұл «X моделін» таңдау ғана емес, көріністердің пәні, дұрыс валидация және операциялық цикл. Күшті көріністер (фичтер/эмбеддингтер), тұрақты бейзлайндар (GBM/SVM/қарапайым CNN), сапалы сплиттер және азық-түліктегі қатаң мониторинг барынша тиімді. Бұл ML- және бизнес-метриктер бойынша өлшемді өсім әкелгенде ғана күрделілік (терең сәулет, көп модальдық, бағандар) қосыңыз.

Үлгілерді тану