Распознавание паттернов

Распознавание паттернов — это область, в которой алгоритмы учатся находить устойчивые структуры в данных: классы, кластеры, повторяющиеся формы, мотивы и зависимости. Цель — автоматически выявлять «смысловые шаблоны» и использовать их для предсказаний, поиска сходств, обнаружения сегментов и принятия решений.

1) Постановки задач

Классификация: отнесение объекта к классу (фрод/не фрод, тип события).
Многометочная/многоярлыковая классификация: несколько классов одновременно.
Кластеризация и сегментация: группировка без меток, выделение аномальных/нишевых групп.
Ранжирование/поиск сходства: упорядочивание по релевантности, nearest neighbors.
Сегментация структур: разметка частей объекта (изображение, лог-запись, сессия).
Распознавание последовательностей: метки для временных серий/логов/текста.
Извлечение правил и мотивов: частые наборы/последовательности, ассоциативные правила.
Графовые задачи: классификация узлов/ребер, обнаружение сообществ.

Режимы обучения:

Надзорное (есть метки), ненадзорное (кластеризация/правила), полу-надзорное (псевдометки), самообучение (self-supervised: contrastive/augmentations).

2) Данные и представления

Табличные: числовые и категориальные признаки; взаимодействия, статистики по окнам.
Временные ряды/событийные логи: лаги, тренды, сезонности, DTW-характеристики, спектральные признаки.
Текст: токены/эмбеддинги (Bag-of-Words, TF-IDF, word2vec/fastText, BERT-эмбеддинги), n-граммы, ключевые фразы.
Изображения/аудио: спектры/мел-фичи, локальные дескрипторы (SIFT/HOG), глобальные эмбеддинги CNN.
Графы: матрица смежности, node2vec/DeepWalk, GNN-эмбеддинги.
Мульти-модальность: объединение эмбеддингов (late/early fusion), cross-attention.

Ключевые принципы: point-in-time корректность, отсутствие утечек будущего, стандартизация/робаст-скейлинг, кодирование категорий (one-hot/target/hash), аккуратная обработка пропусков и выбросов.

3) Методы

3.1 Классические статистические и метрические

Линейные модели: логистическая/линейная регрессия с регуляризацией (L1/L2/Elastic Net).
Методы ближайших соседей: kNN, ball-tree/FAISS для поиска по эмбеддингам.
SVM/ядровые методы: RBF/полиномиальные ядра, one-class SVM (для «нормы»).
Наивный Байес/гибриды: быстрые бейзлайны для текста/категорий.
Снижение размерности: PCA/ICA/t-SNE/UMAP для визуализации и предобработки.

3.2 Деревья и ансамбли

Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM/CatBoost): сильные бейзлайны на табличке, устойчивы к смешанным типам фич, дают важности признаков.
Стекинг/блендинг: ансамбли из разнородных моделей.

3.3 Нейросети по модальностям

Последовательности: RNN/LSTM/GRU, Temporal Convolutional Networks, Transformers (в т.ч. для длинных рядов).
Компьютерное зрение: CNN/ResNet/ConvNeXt, Vision Transformer; детекция/сегментация (Faster/Mask R-CNN, U-Net).
Текст: Encoder-only (BERT-класс), Encoder-Decoder (T5), классификация/ранжирование/NER.
Графы: GCN/GAT/GraphSAGE для структурных паттернов.

3.4 Паттерн-майнинг и правила

Частые наборы/последовательности: Apriori/Eclat, FP-Growth, PrefixSpan.
Ассоциативные правила: support/lift/confidence; фильтрация по бизнес-стоимости.
Мотивы/шаблоны временных серий: Matrix Profile, SAX, сегментация по сменам режимов.

4) Валидация и эксперименты

Сплиты: i.i.d. K-fold для стационарных данных; temporal CV/rolling-windows для последовательностей.
Стратификация и группировка: контроль утечек между пользователями/сессиями/кампаниями.
Out-of-time тест: финальная проверка на «будущем» периоде.
Бейзлайны: наивные правила, частотные предсказания, простая логрег/GBM.

5) Метрики качества

Классификация: accuracy (при балансе), ROC-AUC, PR-AUC при редких классах, logloss, F1, precision/recall@k, NDCG/Lift для ранжирования.
Кластеризация: silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz; внешние — ARI/NMI при наличии «золотого стандарта».
Сегментация на изображениях: IoU/Dice.
Последовательности/NER: token-/entity-level F1; time-to-first-correct для онлайн-распознавания.
Бизнес-метрики: инкрементальная прибыль, снижение ручной нагрузки, скорость обработки.

6) Интерпретируемость и доверие

Глобально: важности фич (gain/permutation), PDP/ICE, SHAP-summary.
Локально: SHAP/LIME/Anchors для объяснения конкретного решения.
Для правил: прозрачные метрики (support/lift), конфликты правил, покрытие.
Визуализация эмбеддингов: UMAP/t-SNE для «карт» паттернов и кластеров.

7) Устойчивость и качество данных

Робастность: устойчивые скейлеры (median/MAD), винзоризация, защита от выбросов.
Дрейф: мониторинг распределений (PSI/JS/KL), дрейф целевой и фич, периодическая перекалибровка.
Справедливость: сравнение ошибок по сегментам, ограничения по FPR/TPR, bias-скилл.
Приватность/комплаенс: минимизация полей, псевдонимизация, доступ по ролям.

8) Пайплайн (от данных до продакшена)

1. Определение задачи и KPI (и «золотых» сценариев проверки).
2. Сбор/подготовка данных: схемы, дедупликация, временные зоны, агрегаты и эмбеддинги.
3. Бейзлайны: простые правила/логрег/GBM; sanity-checks.
4. Обогащение представлений: доменные признаки, эмбеддинги модальностей, feature store.
5. Обучение и отбор: сетки/байес-оптимизация, ранняя остановка, кросс-валидация.
6. Калибровка и пороги: Platt/isotonic, выбор порогов под бизнес-стоимость.
7. Деплой: REST/gRPC батч/онлайн; версионирование артефактов и схем.
8. Мониторинг: качество (ML-метрики + бизнес), дистрибуции, задержки; алерты и рунибуки.
9. Ретренинг: расписание/по событию дрейфа; A/B/канареечные релизы.

9) Практические паттерны по сценариям

Фрод и риск-скоринг (табличка): GBM/стэкинг → добавьте графовые признаки (связи по устройствам/картам) и GNN; строгие latency-ограничения; оптимизация по PR-AUC/recall@FPR≤x%.
Персонализация и контент (ранжирование): обучаемые эмбеддинги пользователей/объектов + двоичный клик-сигнал; loss: pairwise/listwise; онлайн-обновления.
Аналитика логов/последовательностей: TCN/Transformer, contrastive self-supervised на аугментациях; детекция мотивов и смен режимов.
Текстовое распознавание намерений/тем: BERT-класс, fine-tuning; интерпретируемость через ключевые токены/attention.
Изображения/видео (контроль качества/инциденты): классификация дефектов, локализация (Grad-CAM/Mask R-CNN), IoU-метрики и правила эскалации.
Графы (сообщества/мошеннические цепочки): GNN + эвристики графовых аномалий (degree/triangles/класт-коэффициент).

10) Выбор модели: простая матрица решений

Данные	Цель	Рекомендуемый старт
Табличные, смешанные типы	Классификация/ранжирование	LightGBM/CatBoost + интерпретируемость SHAP
Временные последовательности	Метки во времени	TCN/Transformer; для простых — логрег на лаг-фичах
Текст	Темы/намерения	BERT-класс + токенизация; бейзлайн — TF-IDF + логрег
Изображения	Классификация/дефекты	ResNet/ConvNeXt; бейзлайн — MobileNet
Графы	Узлы/сообщества	GCN/GAT; бейзлайн — node2vec + логрег
Без меток	Сегментация/поиск мотивов	K-means/HDBSCAN, Matrix Profile, ассоциативные правила

11) Методы снижения ошибок и оверфита

Регуляризация (L1/L2/dropout), ранняя остановка, data augmentation и mixup/cutout (для CV/аудио).
Контроль утечек: строгие временные сплиты, групповые разрезы, «заморозка» эмбеддингов на валидации.
Калибровка вероятностей и стабильные пороги под бизнес-ограничения.
Ensembling/Model soup для устойчивости к сдвигам.

12) Чек-лист перед релизом

Корректные сплиты (temporal/group), нет утечек
Стабильные метрики на OOT-окне и ключевых сегментах
Калиброваны вероятности; определены пороги/кост-матрица
Заведены SLO: качество, задержка, доступность
Логи инференса, версии артефактов, контракты данных
План ретренинга и стратегия деградации (fallback)
Документация и рунибуки (RCA, ошибки, пути эскалации)

Мини-глоссарий

Паттерн-майнинг: поиск часто встречающихся наборов/последовательностей.
Эмбеддинг: векторное представление объекта, сохраняющее семантику/сходство.
Contrastive learning: обучение, сближающее «похожие» примеры и раздаляющее «разные».
Silhouette/NMI/ARI: метрики качества кластеризации.
IoU/Dice: метрики качества сегментации.

Итог

Распознавание паттернов — это не только выбор «модели X», а дисциплина представлений, корректной валидации и операционного цикла. Сильные представления (фичи/эмбеддинги), устойчивые бейзлайны (GBM/SVM/простые CNN), качественные сплиты и строгий мониторинг в проде дают наибольшую отдачу. Добавляйте сложность (глубокие архитектуры, мульти-модальности, графы) лишь тогда, когда это приносит измеримый прирост по ML- и бизнес-метрикам.

Распознавание паттернов