Pattern tanamak
Pattern tanamak
Patterni tanamak - algoritmleriň maglumatlarda durnukly gurluşlary tapmagy öwrenýän ugry: synplar, klasterler, gaýtalanýan görnüşler, sebäpler we garaşlylyk. Maksat "semantik şablonlary" awtomatiki usulda kesgitlemek we olary çaklamak, meňzeşlikleri gözlemek, segmentleri tapmak we karar bermek üçin ulanmak.
1) Wezipeleriň goýulmagy
Klassifikasiýa: obýektiň klasa degişli edilmegi (frod/frod däl, wakanyň görnüşi).
Köp belgili/köp hatly klassifikasiýa: bir wagtyň özünde birnäçe synp.
Klaster we segmentasiýa: belliksiz toparlara bölmek, anomal/niş toparlaryny bölmek.
Meňzeşligi tertipleşdirmek/gözlemek: degişlilige görä tertipleşdirmek, nearest neighbors.
Gurluşlaryň segmentasiýasy: obýektiň bölekleriniň bellikleri (surat, log-ýazgy, sessiýa).
Yzygiderliligi tanamak: wagt seriýalary/ýazgylary/tekstleri üçin bellikler.
Düzgünleri we sebäpleri çykarmak: ýygy-ýygydan toplumlar/yzygiderlilik, assosiatiw düzgünler.
Grafiki meseleler: düwünleriň/gapyrgalaryň klassifikasiýasy, jemgyýetleri tapmak.
- Gözegçilik (bellikler bar), gözegçilik edilmeýän (klaster/düzgünler), ýarym gözegçilik (ýalan bellikler), öz-özüňi öwrenmek (self-supervised: contrastive/augmentations).
2) Maglumatlar we teklipler
Tablisalar: san we kategoriýa alamatlary; özara gatnaşyklar, penjireler boýunça statistika.
Wagt hatarlary/waka ýazgylary: laglar, tendensiýalar, möwsümliligi, DTW-aýratynlyklary, spektral alamatlary.
Tekst: tokenler/embeddingler (Bag-of-Words, TF-IDF, word2vec/fastText, BERT-embeddingler), n-gramlar, esasy sözlemler.
Suratlar/audio: spektrler/mel-fiçler, ýerli deskriptorlar (SIFT/HOG), CNN global embeddingleri.
Grafalar: ýanaşyk matrisa, node2vec/DeepWalk, GNN-embeddingler.
Köp modallyk: embeddingleri birleşdirmek (late/early fusion), cross-attention.
Esasy ýörelgeler: nokat-in-time dogrylyk, geljegiň syzmazlygy, standartlaşdyrmak/robast-skeyling, kategoriýalaryň kodlaşdyrylmagy (one-hot/target/hash), geçişleri we zyňyndylary seresaplylyk bilen gaýtadan işlemek.
3) Usullar
3. 1 Nusgawy statistik we metriki
Çyzykly modeller: yzygiderli logistika/çyzykly regressiýa (L1/L2/Elastic Net).
Iň ýakyn goňşularyň usullary: kNN, ball-tree/FAISS.
SVM/ýadro usullary: RBF/polinomial ýadro, one-class SVM ("kada" üçin).
Sada Baýes/gibridler: tekst/kategoriýalar üçin çalt beýzlaýnlar.
Ululygyň peselmegi: Wizualizasiýa we gaýtadan işlemek üçin PCA/ICA/t-SNE/UMAP.
3. 2 Agaçlar we ansambllar
Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM/CatBoost): tabletkadaky güýçli beýzlaýnlar, garyşyk görnüşlere çydamly, alamatlaryň ähmiýetini berýär.
Stacking/blending: dürli görnüşdäki ansambllar.
3. 3 Modallara görä nerw ulgamlary
Yzygiderliligi: RNN/LSTM/GRU, Temporal Convolutional Networks, Transformers (şol sanda uzyn hatarlar üçin).
Kompýuter görüşi: CNN/ResNet/ConvNeXt, Vision Transformer; deteksiýa/segmentasiýa (Faster/Mask R-CNN, U-Net).
Tekst: Encoder-only (BERT-synp), Encoder-Decoder (T5), klassifikasiýa/reýting/NER.
Grafalar: Gurluş nagyşlary üçin GCN/GAT/GraphSAGE.
3. 4 Pattern-magdan we düzgünler
Ýygy-ýygydan toplumlar/yzygiderlilik: Apriori/Eclat, FP-Growth, PrefixSpan.
Assosiatiw düzgünler: support/lift/confidence; iş bahasy boýunça süzgüç.
Wagt seriýasynyň sebäpleri/şablonlary: Matrix Profile, SAKS, re modeimleriň üýtgemegi boýunça segmentasiýa.
4) Tassyklamak we synaglar
Bölünen: i.i.d. stasionar maglumatlar üçin K-fold; yzygiderlilik üçin temporal CV/rolling-windows.
Gatlaklaşdyrmak we toparlamak: ulanyjylaryň/sessiýalaryň/kampaniýalaryň arasyndaky syzdyrmalara gözegçilik etmek.
Out-of-time synagy: "geljekki" döwürde soňky synag.
Esasy: sada düzgünler, ýygylyk çaklamalary, ýönekeý logreg/GBM.
5) Hil ölçegleri
Klassifikasiýa: accuracy (balansda), ROC-AUC, PR-AUC seýrek synplarda, logloss, F1, precision/recall @k, NDCG/Lift reýting üçin.
Toparlaşdyrmak: silhouette, Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz; daşarky - "altyn standart" bar bolan ýagdaýynda ARI/NMI.
Şekillerdäki segmentasiýa: IoU/Dice.
Yzygiderlilik/NER: token-/entity-level F1; onlaýn tanamak üçin wagt-to-first-correct.
Iş ölçegleri: içerki girdeji, el ýüküni azaltmak, gaýtadan işlemegiň tizligi.
6) Düşündirilebilirlik we ynam
Global: fich (gain/permutation), PDP/ICE, SHAP-summary.
Lokal: SHAP/LIME/Anchors anyk çözgüdi düşündirmek üçin.
Düzgünler üçin: aç-açan metrikler (support/lift), düzgünleriň gapma-garşylyklary, örtükler.
Embeddingleri wizuallaşdyrmak: "kartalar" patternleri we klasterleri üçin UMAP/t-SNE.
7) Maglumatlaryň durnuklylygy we hili
Berklik: durnukly skaýler (median/MAD), winzorizasiýa, zyňyndylardan goramak.
Drift: paýlamalara gözegçilik etmek (PSI/JS/KL), maksatly we fich drift, wagtal-wagtal gaýtadan kalibrlemek.
Adalat: segmentler boýunça ýalňyşlyklary deňeşdirmek, FPR/TPR, bias-skill boýunça çäklendirmeler.
Gizlinlik/gabat gelmek: meýdanlary minimallaşdyrmak, lakamlaşdyrmak, rollara girmek.
8) Paýpline (maglumatlardan önümçilige çenli)
1. KPI (we "altyn" barlag ssenarileri) meselesini kesgitlemek.
2. Maglumatlary ýygnamak/taýýarlamak: shemalar, de-duplikasiýa, wagtlaýyn zolaklar, agregatlar we embeddingler.
3. Nyşanlar: ýönekeý düzgünler/logreg/GBM; sanity-checks.
4. Pikirleri baýlaşdyrmak: domen alamatlary, modallaryň embeddingleri, feature store.
5. Okuw we saýlama: torlar/baýes-optimizasiýa, irki durmak, kross-walidasiýa.
6. Kalibrlemek we bosagalar: Platt/isotonic, iş bahasy üçin bosagalary saýlamak.
7. Deploy: REST/gRPC batch/onlaýn; artefaktlary we shemalary wersiýalaşdyrmak.
8. Gözegçilik: hil (ML-metrika + iş), paýlamak, gijikdirmek; alertler we runibuklar.
9. Retrening: meýilnama/dreýf wakasy boýunça; A/B/Kanar relizleri.
9) Ssenariler boýunça amaly nusgalar
Frod we töwekgelçilik-skoring (tablisa): GBM/stacking → grafiki alamatlary (enjamlar/kartlar boýunça baglanyşyklary) we GNN goşuň; berk latency-çäklendirmeler; PR-AUC/recall @FPR ≤ x% optimizasiýasy.
Şahsylaşdyrma we mazmun (reýting): ulanyjylaryň/obýektleriň öwrenilýän embeddingleri + ikilik basmak-signal; loss: pairwise/listwise; onlaýn täzelenmeler.
Loglaryň/yzygiderlilikleriň seljermesi: TCN/Transformer, augmentasiýalarda contrastive self-supervised; reimesimleriň sebäpleriniň we çalşyklarynyň detekasiýasy.
Niýet/mowzuklaryň tekstini tanamak: BERT-synp, fine-tuning; esasy bellikler/attention arkaly düşündirilebilirlik.
Suratlar/wideolar (hil gözegçiligi/hadysalar): kemçilikleriň klassifikasiýasy, lokalizasiýasy (Grad-CAM/Mask R-CNN), IoU metrikleri we eskalasiýa düzgünleri.
Grafalar (jemgyýetler/galp zynjyrlar): GNN + grafiki anomaliýalaryň ewristikasy (degree/triangles/ -koeffisiýenti).
10) Model saýlamak: ýönekeý çözgütler matrisa
11) Ýalňyşlyklary we overfiti azaltmagyň usullary
Düzgünleşdirmek (L1/L2/dropout), irki durmak, data augmentation we mixup/cutout (CV/audio üçin).
Syzdyrmalara gözegçilik etmek: berk wagtlaýyn bölünişikler, toparlaýyn kesişler, embeddingleri tassyklamakda "doňdurmak".
Ähtimallyklary kalibrlemek we işewürlik çäklendirmeleri üçin durnukly çäkler.
"Ensembling/Model soup".
12) Goýberilmezden öň çek-sanawy
- Dogry split (temporal/group), syzdyrylmady
- OOT penjiresinde we esasy segmentlerde durnukly metrikler
- Kalibrlenen ähtimallyklar; bosagalar/kos-matrisa kesgitlenildi
- SLO açylýar: hil, gijikdirme, elýeterlilik
- Inferensa ýazgylary, artefaktlaryň wersiýalary, maglumatlar şertnamalary
- Retrening meýilnamasy we zaýalanma strategiýasy (fallback)
- Resminamalar we Runibook (RCA, ýalňyşlyklar, eskalasiýa ýollary)
Kiçi sözlük
Pattern-magdan: ýygy-ýygydan duş gelýän toplumlary/yzygiderlilikleri gözlemek.
Embedding: semantikany/meňzeşligi saklaýan obýektiň wektor görnüşi.
Contrastive learning: "meňzeş" mysallary ýakynlaşdyrýan we "dürli" mysallary bölýän okuw.
Silhouette/NMI/ARI: klaster hiliniň metrikleri.
IoU/Dice: segmentasiýa hiliniň metrikleri.
Jemi
Patternleri tanamak diňe bir "X modelini" saýlamak däl, eýsem pikirleriň, dogry tassyklamanyň we operasiýa sikliniň düzgünidir. Güýçli pikirler (fiçler/embeddingler), durnukly beýzleýnler (GBM/SVM/ýönekeý CNN), hil bölüji we önümde berk gözegçilik iň köp girdeji berýär. Çylşyrymlylygy (çuňňur arhitektura, multi-modallyk, grafalar) diňe ML- we işewürlik metrikleri boýunça ölçenip boljak ösüşi getirende goşuň.