Zmniejszenie wymiarów
1) Dlaczego platforma iGaming powinna zmniejszyć wymiar
Prędkość i stabilność ML: mniej znaków → szybsze dopasowanie/obsługa, mniejsze ryzyko przekwalifikowania.
Wizualizacja: projekcje 2D/3D do wykrywania segmentów, dryfów i anomalii.
Hałas → sygnał: uogólnione czynniki (zachowanie/płatność) są bardziej odporne na emisje.
Koszt: mniej funkcji online → tańsze do przechowywania/transportu/przyspieszenia.
Prywatność: zastąpienie oryginalnych wrażliwych funkcji zagregowanymi czynnikami.
2) „Wybór” vs „Budowa” znaków
Wybór funkcji: filtry/owijarki/wagi modelu - zapisz podzbiór oryginalnych funkcji.
Funkcja ekstrakcji-Obliczanie nowych czynników (projekcje/osadzenia).
Połączyć: najpierw, wybór podstawowy (wyciek, stałe, wzajemne informacje), następnie - budowa czynników.
3) Metody: krótka mapa
3. 1 Liniowy
PCA/SVD: elementy ortogonalne, maksymalizacja wariancji wyjaśniającej. Szybkie, interpretowalne (obciążenia).
Analiza czynnika (FA): czynniki utajone + błędy specyficzne; dobre dla behawioralnych „wagi”.
NMF: nieujemne części addytywne („tematy „/” motywy „płatności/gier); interpretowane kiedy ≥ 0.
3. 2 Nieliniowe
t-SNE: struktura lokalna i klastry w 2D/3D; tylko renderowanie (nie serwowanie).
UMAP: zachowuje lokalną + część globalnej struktury, szybciej niż t-SNE; nadaje się do wstępnego przetwarzania klastra.
Autoencodery (AE/VAE): trenujemy koder → utajony wektor; może być online/przyrostowy.
Izomap/LE: rzadziej u proda (drogie i kapryśne).
3. 3 Kategoria/mieszane
Osadzanie kategorii (gra/dostawca/kanał/urządzenie) + PCA/UMAP nad matrycą wbudowania.
Odległość elektrowni → MDS/UMAP dla typów mieszanych.
4) Rurociąg (odniesienie)
1. Higiena danych: maski PII, tokenizacja, wypełnianie szczelin, winsorowanie ogonów.
2. Skalowanie: standardowy/solidny skaler; dla liczników - transformaty dziennika.
3. usunąć wariancję bliską zero, corr> 0. 95 (left-one), wzajemne informacje.
4. Metoda redukcji: PCA/UMAP/AE; naprawić losowe nasiona i konfigurację.
5. Ocena: mierniki (poniżej), stabilność, wizualizacje.
6. Obsługa: transformaty serializujące (ONNX/PMML/magazyn rejestru), podróże w czasie do powtórnych projekcji.
7. Monitorowanie: ukryty dryf czynnika, PSI, zachowanie kNN-topologii.
5) Wskaźniki jakości
Wyjaśniona wariancja (PCA): wybierz k z progiem (na przykład 90-95%).
Błąd rekonstrukcji (AE/NMF): MSE/Poisson, SSIM dla obrazów (jeśli CV).
Wiarygodność/ciągłość (UMAP/t-SNE): 0 do 1 - sposób zachowania lokalnych sąsiadów.
kNN-preservation: odsetek wspólnych sąsiadów przed/po projekcji.
Dalszy wpływ: jakość klastrowania/klasyfikacji po przekształceniu (F1/AUC, sylwetka).
Stabilność: Rand/NMI między ponownymi startami, wrażliwość nasion/hiperparamin.
6) Praktyczne przepisy dotyczące zadań
6. 1 Klaster gracza
UMAP → HDBSCAN: dobrze ujawnia segmenty „live/social”, „bonus-hunters”, „crash-risk”.
PCA-baseline dla szybkiej interpretacji (obciążenia pokazują „stawki/min”, „zmienność”, „wzór wieczorny”).
6. 2 Środki zapobiegawcze i płatności
NMF na matrycy (gracz × metoda płatności) ujawnia „motywy” tras; następnie k-means/GMM.
AE na zachowanie depozytu/wypłaty - utajony wektor do modelu anomalii (IForest/OC-SVM).
6. 3 Systemy rekomendacji
Osadzenia SVD/ALS (igrok na igrze/provayder) + PCA/UMAP do filtrowania szumów i punktowania podobieństw.
6. 4 Teksty/recenzje
Osadzanie zdań → UMAP: wizualizacja tematów i wybuchów negatywności (patrz Analiza sentymentu).
NMF w sprawie TF-IDF: interpretowalne skargi „tematy” (wnioski, KYC, lags).
7) Online, przyrostowość i dryfowanie
Incre PCA/Streaming AE: Aktualizacja komponentów bez pełnego przekwalifikowania.
Warm-start UMAP: aktualizacja na nowych partiach (ostrożnie ze zniekształceniem globów).
Drift: monitor PSI/KC według czynników, topologia dryfu kNN; progi → kanarka/rolka.
Wersioning: 'projekcja @ MAJOR. DROBNE. PATCH "; MAJOR - nieporównywalne, zachować podwójną obsługę.
8) Prywatność i zgodność
Wejście zero-PII; zmniejszone czynniki są przechowywane oddzielnie od źródła.
k-anonimowość okien sklepowych (minimalne obiekty N na kawałek).
Różnice. prywatność (nieobowiązkowa) w PCA/AE: hałas w gradientach/współrzędnych.
DSAR: możliwość usunięcia wkładu podmiotu (usunięcie linii, ponowne obliczenie czynników w następnej partii).
9) Wykładnia czynników
Ładunki (PCA/FA): najlepsze funkcje → nazwy czytelne dla ludzi („intensywność zakładów”, „aktywność nocna”, „czułość bonusowa”).
Części NMF: zestawy funkcji o pozytywnej wadze → „motyw płatności/gier”.
AE: przybliżenie liniowe wokół punktu (Jacobian) + model zastępczy dla lokalnej explainability.
10) Integracje
Klaster: UMAP/PCA space → HDBSCAN/k-means.
Anomalie: AE-rekonstrukcja/utajona odległość → wpisy.
Zalecenia: Kompaktowe osadzenia dla podobieństwa i wyszukiwania ANN.
Analityka API: dajemy agregaty i czynniki zamiast „surowych” wrażliwych cech.
11) Szablony (gotowe do użycia)
11. 1 PCA Config
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: false11. 2 Config 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 (serwowanie)
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: true11. 4 Arkusz danych projekcyjnych (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) Plan działania w zakresie wdrażania
0-30 dni (MVP)
1. Funkcja higieny (skalowanie, pomijanie, korelacje), Zero-PII.
2. UPW z 95% progiem zmienności; Wizualizacja 2D UMAP do analizy segmentu.
3. Метрика: wariancja wyjaśniająca, wiarygodność, uplift niższego szczebla.
4. rejestracja przekształcenia w rejestrze; współczynniki dryfu deski rozdzielczej.
30-90 dni
1. AE dla płatności/zachowań; NMF dla tematów przeglądu.
2. aktualizacje przyrostowe (Incre PCA/AE); kanaryjski przy zmianie wersji.
3. integracja z klastrowaniem/zwalczaniem nadużyć finansowych/zaleceniem; wpisy kNN-topologia dryf.
3-6 miesięcy
1. Projekcje geo-/lokatora specyficzne; służba budżetowa (INT8/FP16).
2. Raporty dotyczące interpretacji czynników dla zespołów produktów.
3. Warianty DP dla rynków wrażliwych na regulacje.
13) Anty-wzory
Użyj t-SNE do serwowania prod (niestabilny i niezrównany między biegami).
wymieszać PII z czynnikami; Funkcje źródła dziennika bez masek.
Ignoruj skalowanie/pomijanie → „fałszywe” komponenty.
Wybierz k przez oko bez krzywej dyspersji/metrycznej i walidacji poniżej.
Odbudować projekcję bez wersioning i double-serve → „uszkodzone” modele w górę łańcucha.
Zinterpretuj obraz UMAP jako „ziemia prawda” bez testowania stabilności.
14) RACI
Platforma danych (R): rurociągi, rejestr, monitorowanie dryfu.
Data Science (R): dobór/dostrajanie metod, interpretacja czynników.
Produkt/CRM (A): zastosowanie czynników w segmentacji/ofercie.
Ryzyko/RG (C): zasady stosowania czynników, ochrona przed „agresywnym” ukierunkowaniem.
Bezpieczeństwo/DPO (A/R): prywatność, k-anonimowość, DSAR.
15) Sekcje powiązane
Klastrowanie danych, Systemy rekomendacyjne, Analiza anomalii i korelacji, Analiza nastrojów sprzężenia zwrotnego, NLP i przetwarzanie słów, Praktyki w zakresie oprogramowania, MLOp: Wykorzystywanie modeli, Etyka danych i przejrzystość.
Razem
Redukcja wymiarów jest narzędziem produkcji ML, nie tylko „piękne chmury punktowe”: ścisła higiena funkcji, metryki konserwacji struktury, stabilne i wersjonowane transformacje. W iGaming takie projekcje przyspieszają naukę i surfing, poprawiają segmentację i wykrywanie anomalii, oszczędzają budżet i pomagają zachować prywatność.