Recunoașterea tiparului

Recunoașterea modelelor este câmpul în care algoritmii învață să găsească structuri stabile în date: clase, clustere, forme repetitive, motive și dependențe. Scopul este de a identifica automat „modele de sens” și de a le folosi pentru predicții, căutări asemănătoare, detectarea segmentelor și luarea deciziilor.

1) Setarea sarcinilor

Clasificare: atribuirea unui obiect unei clase (fraudă/non-fraudă, tip de eveniment).
Clasificare multi-etichetă/multi-etichetă: mai multe clase în același timp.
Gruparea și segmentarea: gruparea fără etichete, evidențierea grupurilor anormale/de nișă.
Căutare clasament/asemănare: ordonarea relevanței, cei mai apropiați vecini.
Segmentarea structurilor: marcarea pieselor obiectului (imagine, înregistrare jurnal, sesiune).
Recunoașterea secvenței: etichete pentru serii de timp/jurnale/text.
Extragerea regulilor și motivelor: seturi/secvențe frecvente, reguli asociative.
Sarcini grafice: clasificarea nodului/marginii, descoperirea comunității.

Moduri de instruire:

Supraveghere (există etichete), non-supraveghere (clustering/rules), semi-supraveghere (pseudo tags), auto-supravegheat (auto-supravegheat: contrastive/augmentation).

2) Date și vizualizări

Tabular: caracteristici numerice și categorice; interacțiuni, statistici ferestre.
Serii de timp/jurnale de evenimente: lag-uri, tendințe, sezonalitate, caracteristici DTW, caracteristici spectrale.
Text: jetoane/încorporări (Bag-of-Words, TF-IDF, word2vec/fastText, BERT-embeddings), n-grame, fraze cheie.
Imagini/Audio: Spectra/Caracteristici cretă, Descriptori locali (SIFT/HOG), CNN Global Embeddings.
Grafice: matrice de adiacență, node2vec/DeepWalk, încorporări GNN.
Multimodalitate: fuziune tardivă/timpurie, atenție încrucișată.

Principii cheie: corectitudinea punctuală, absența scurgerilor viitoare, standardizarea/scalarea robastului, codificarea categoriei (o singură dată/țintă/hash), manipularea exactă a omisiunilor și emisiilor.

3) Metode

3. 1 Statistică și metrică clasică

Modele liniare: regresie logistică/liniară cu regularizare (L1/L2/Elastic Net).
Cele mai apropiate metode vecine: kNN, ball-tree/FAISS pentru căutarea încorporată.
Metode SVM/kernel: nuclee RBF/polinomiale, SVM cu o singură clasă (pentru „normă”).
Bayes naive/hibrizi: linii de bază rapide pentru text/categorii.
Reducerea dimensionalității: PCA/ICA/t-END/UMAP pentru vizualizare și preprocesare.

3. 2 Copaci și ansambluri

Pădure aleatoare, Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM/CatBoost): linii de bază puternice pe placă, rezistente la tipuri mixte de caracteristici, dau importanța semnelor.
Stivuire/amestecare: ansambluri din modele eterogene.

3. 3 Rețele neurale după modalități

Secvențe: RNN/LSTM/GRU, rețele convoluționale temporale, transformatoare (inclusiv pentru rânduri lungi).
Computer vision: CNN/ResNet/SuvNeXt, Vision Transformer; detectare/segmentare (Faster/Mask R-CNN, U-Net).
Text: Numai codificator (clasa BERT), Codificator-decodor (T5), clasificare/clasificare/NER.
Grafice: GCN/GAT/GraphSAGE pentru modele structurale.

3. 4 Model de minerit și Reguli

Seturi/secvențe frecvente: Apriori/Eclat, FP-Growth, PrefixSpan.

Reguli asociative: suport/ridicare/încredere; Filtrarea după valoarea afacerii

Motive/modele ale seriei de timp: profil Matrix, SAX, segmentare după modificări de mod.

4) Validare și experimente

Split-uri: i.i.d. K-fold pentru date staționare; CV temporal/ferestre de rulare pentru secvențe.
Stratificarea și gruparea: controlul scurgerilor între utilizatori/sesiuni/campanii.
Test out-of-time: verificarea finală a perioadei „viitoare”.
Linii de bază: reguli naive, predicții de frecvență, logreg simplu/GBM.

5) Măsurători de calitate

Clasificare: precizie (pe echilibru), ROC-ASC, PR-ASC pe clase rare, logloss, F1, precizie/rechemare @ k, NDCG/Lift pentru clasificare.
Clustering: siluetă, Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz; extern - ARI/INM în prezența „standardului de aur”.
Segmentarea imaginii: IoU/Dice.
Secvențe/NER: token-/entity-level F1; time-to-first-correct pentru recunoașterea online.
Indicatori de afaceri: profit incremental, sarcină manuală redusă, viteză de procesare.

6) Interpretabilitate și încredere

Global: importanța caracteristicii (câștig/permutare), PDP/ICE, SHAP-rezumat.
Local: SHAP/LIME/Ancore pentru a explica o soluție specifică.
Pentru reguli: valori transparente (suport/ridicare), conflicte de reguli, acoperire.
Vizualizare încorporare: UMAP/t-SNE pentru model și cluster „hărți”.

7) Robustețea și calitatea datelor

Robustețe: scalere rezistente (mediană/MAD), vinzorizare, protecție împotriva emisiilor.
Drift: monitorizarea distribuției (PSI/JS/KL), derivă țintă și caracteristică, recalibrare periodică.
Corectitudine: compararea erorilor pe segmente, restricții privind FPR/TPR, părtinire.
Confidențialitate/conformitate: minimizarea câmpurilor, pseudonimizare, acces prin roluri.

8) Conducte (de la date la producție)

1. Definiți sarcini și KPI-uri (și scenarii de validare „aur”).

2. Colectarea/prepararea datelor - scheme, deduplicare, zone de timp, agregate și încorporări

3. Linii de bază: reguli simple/logreg/GBM; controale sanitare.
4. Îmbogățirea reprezentărilor: caracteristici de domeniu, încorporarea modalităților, magazin de caracteristici.
5. Instruire și selecție: optimizare grile/bayes, oprire timpurie, validare încrucișată.
6. Calibrare și praguri: Platt/izotonic, selectarea pragurilor pentru valoarea afacerii.
7. Implementare: lot REST/gRPC/online; versioning artefacte și scheme.
8. Monitorizare: calitate (ML-metrics + business), distributie, intarzieri; alerte şi cărţi de alergare.
9. Recalificare: program/eveniment derivă; Eliberări A/B/canare.

9) Modele practice după scenariu

Fraudă și punctaj de risc (placă): GBM/stivuire → adăugați caracteristici grafice (conexiuni prin dispozitive/carduri) și GNN; restricții stricte de latență; optimizare prin PR- AUC/recall@FPR≤x%.
Personalizare si continut (clasament): embeddings trainable user/object + semnal binar click; pierdere: pereche/listwise; actualizări online.
Analiza jurnal/secvență: TCN/transformator, contrastiv auto-supravegheat pe augmentare; detectarea motivelor și modificărilor modului.
Recunoașterea textului intențiilor/temelor: clasa BERT, reglaj fin; interpretabilitate prin jetoane cheie/atenție.
Imagini/Video (Controlul calității/incidente): clasificarea defectelor, localizarea (Grad-CAM/Masca R-CNN), metrica IoU și regulile de escaladare.
Grafice (comunități/lanțuri frauduloase): euristica anomaliilor grafice GNN + (grad/triunghiuri/coeficient de clasă).

10) Selectarea modelului: Matrice simplă de decizie

Date	Scop	Start recomandat
Tipuri tabelare, mixte	Clasificare/clasificare	Interpretabilitate LightGBM/CatBoost + SHAP
Secvențe de timp	Timbre temporale	TCN/Transformator; pentru cele simple - logreg pe fișe lag
Text	Subiecte/Intenţii	Clasa BERT + tokenizare; valoarea iniţială - TF-IDF + Logreg
Imagini	Clasificare/defecte	ResNet/ContNeXT; bază - MobileNet
Coloane	Site-uri/Comunități	GCN/GAT; bază - node2vec + logreg
Fără taguri	Segmentarea/căutarea motivelor	K-means/HDBSCAN, Profil Matrix, reguli asociative

11) Eroare și tehnici de atenuare a suprasolicitării

Regularizarea (L1/L2/dropout), oprirea timpurie, augmentarea datelor și amestecarea/decuparea (pentru CV/audio).
Controlul scurgerilor: împărțiri stricte de timp, tăieri de grup, „înghețarea” încorporărilor pentru validare.
Probabilitatea de calibrare și praguri stabile sub constrângeri de afaceri.
Ansamblare/Supa model pentru rezistenta la forfecare.

12) Lista de verificare înainte de lansare

Split-uri corecte (temporal/grup), fără scurgeri
Măsurători stabile pe fereastra OOT și segmentele cheie
Probabilitățile sunt calibrate; praguri/matrice de costuri definite
SLO-uri inițiate: calitate, latență, disponibilitate
Jurnale de deducție, versiuni de artefact, contracte de date
Planul de recalificare și strategia de degradare (rezervă)
Documentație și Runibooks (RCA, Erori, Căi de escaladare)

Mini Glosar

Model miniere: constatarea frecvent apar seturi/secvențe.
Încorporare: O reprezentare vectorială a unui obiect care păstrează semantica/asemănarea.
Învățarea contrastivă: învățarea care reunește exemple „similare” și divide „diferite”.
Silueta/INM/ARI: clustering metrica de calitate.
IoU/Dice: măsurători ale calității segmentării.

Total

Recunoașterea modelului nu este doar alegerea „modelului X”, ci disciplina reprezentărilor, validarea corectă și ciclul operațional. Performanțe puternice (caracteristică/încorporări), linii de bază stabile (GBM/SVM/CNN simplu), scindări de înaltă calitate și monitorizare strictă în prod-uri dau cel mai mare randament. Adăugați complexitate (arhitecturi profunde, multi-modalități, grafice) numai atunci când aduce o creștere măsurabilă a măsurătorilor ML și business.

Recunoașterea tiparului