Desen tanıma
Desen tanıma
Örüntü tanıma, algoritmaların verilerdeki kararlı yapıları bulmayı öğrendiği alandır: sınıflar, kümeler, tekrarlayan formlar, motifler ve bağımlılıklar. Amaç, "duyu kalıplarını" otomatik olarak tanımlamak ve bunları tahminler, benzerlik aramaları, segment tespiti ve karar verme için kullanmaktır.
1) Görevleri ayarlama
Sınıflandırma: Bir nesneyi bir sınıfa atamak (sahtekarlık/sahtekarlık dışı, olay türü).
Çok etiketli/çok etiketli sınıflandırma: Aynı anda birden fazla sınıf.
Kümeleme ve segmentasyon: Etiketsiz gruplama, anormal/niş grupları vurgulama.
Sıralama/benzerlik arama: alaka düzeyi siparişi, en yakın komşular.
Yapıların bölümlendirilmesi: nesne parçalarının işaretlenmesi (görüntü, günlük kaydı, oturum).
Sıra tanıma: zaman serisi/günlükleri/metin için etiketler.
Kuralları ve motifleri ayıklama: sık kümeler/diziler, ilişkilendirilebilir kurallar.
Grafik görevleri: düğüm/kenar sınıflandırması, topluluk keşfi.
- Denetleyici (etiketler vardır), denetleyici olmayan (kümeleme/kurallar), yarı denetleyici (sahte etiketler), kendi kendini denetleyen (kendi kendini denetleyen: kontrast/büyütme).
2) Veriler ve görüşler
Tablo: sayısal ve kategorik özellikler; Etkileşimler, pencere istatistikleri.
Zaman serisi/olay günlükleri: gecikmeler, eğilimler, mevsimsellik, DTW özellikleri, spektral özellikler.
Metin: belirteçler/gömmeler (Kelime Çantası, TF-IDF, word2vec/fastText, BERT-gömmeleri), n-gram, anahtar ifadeler.
Görüntüler/Ses: Spektrumlar/Tebeşir Özellikleri, Yerel Tanımlayıcılar (SIFT/HOG), CNN Global Gömmeleri.
Grafikler: bitişiklik matrisi, node2vec/DeepWalk, GNN gömmeleri.
Çok modalite: geç/erken füzyon, çapraz dikkat.
Temel ilkeler: Zamanında doğruluk, gelecekteki sızıntıların olmaması, standardizasyon/robast ölçeklendirme, kategori kodlaması (bir sıcak/hedef/karma), eksikliklerin ve emisyonların doğru şekilde ele alınması.
3) Yöntemler
3. 1 Klasik istatistiksel ve metrik
Doğrusal modeller: Düzenlileştirme ile lojistik/doğrusal regresyon (L1/L2/Elastic Net).
En yakın komşu yöntemleri: kNN, aramaları gömmek için top ağacı/FAISS.
SVM/çekirdek yöntemleri: RBF/polinom çekirdekleri, bir sınıf SVM ("norm" için).
Naive Bayes/melezler: metin/kategoriler için hızlı taban çizgileri.
Boyutsallık azaltma: Görselleştirme ve ön işleme için PCA/ICA/t-SNE/UMAP.
3. 2 Ağaçlar ve topluluklar
Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM/CatBoost): Plakadaki güçlü taban çizgileri, karışık özellik türlerine karşı dayanıklı, işaretlerin önemini verir.
Yığınlama/harmanlama: heterojen modellerden oluşur.
3. 3 Modalitelere göre sinir ağları
Diziler: RNN/LSTM/GRU, Zamansal Evrişimli Ağlar, Transformatörler (uzun sıralar dahil).
Bilgisayar görüşü: CNN/ResNet/ConvNeXt, Vision Transformer; Algılama/segmentasyon (Faster/Mask R-CNN, U-Net).
Metin: Yalnızca Kodlayıcı (BERT sınıfı), Kodlayıcı-Kod Çözücü (T5), sınıflandırma/sıralama/NER.
Grafikler: Yapısal desenler için GCN/GAT/GraphSAGE.
3. 4 Desen Madenciliği ve Kuralları
Sık kullanılan kümeler/diziler: Apriori/Eclat, FP-Growth, PrefixSpan.
İlişkilendirme kuralları: destek/kaldırma/güven; İş değerine göre filtreleme
Zaman serisi motifleri/desenleri: Matris Profili, SAX, mod değişikliklerine göre segmentasyon.
4) Doğrulama ve deneyler
Bölünmeler: i.i.d. Sabit veriler için K-fold; Diziler için zamansal CV/yuvarlanan pencereler.
Tabakalaşma ve gruplama: Kullanıcılar/oturumlar/kampanyalar arasındaki sızıntıların kontrolü.
Zaman dışı test: "Gelecek" dönemin son kontrolü.
Temel çizgiler: naif kurallar, frekans tahminleri, basit logreg/GBM.
5) Kalite metrikleri
Sınıflandırma: doğruluk (dengede), ROC-AUC, nadir sınıflarda PR-AUC, logloss, F1, sıralama için precision/recall @ k, NDCG/Lift.
Kümeleme: siluet, Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz; Harici - "altın standart" varlığında ARI/NMI.
Görüntü segmentasyonu: IoU/Zar.
Diziler/NER: token-/entity-level F1; Online tanıma için zaman-ilk-doğru.
İş metrikleri: artan kar, azaltılmış manuel yük, işlem hızı.
6) Yorumlanabilirlik ve güven
Global: özelliğin önemi (kazanç/permütasyon), PDP/ICE, SHAP-özet.
Yerel olarak: Belirli bir çözümü açıklamak için SHAP/LIME/Ankrajlar.
Kurallar için: şeffaf metrikler (destek/kaldırma), kural çakışmaları, kapsama alanı.
Görselleştirme gömme: Desen ve küme "haritaları" için UMAP/t-SNE.
7) Veri sağlamlığı ve kalitesi
Sağlamlık: dirençli ölçekleyiciler (medyan/MAD), vinzorizasyon, emisyonlara karşı koruma.
Sürüklenme: dağıtım izleme (PSI/JS/KL), hedef sürüklenme ve özellik, periyodik yeniden kalibrasyon.
Adalet: Hataların segmentlere göre karşılaştırılması, FPR/TPR üzerindeki kısıtlamalar, önyargı-beceri.
Gizlilik/uyumluluk: alanların en aza indirilmesi, takma ad, rollere göre erişim.
8) Boru hattı (veriden üretime)
1. Görev ve KPI'ları (ve "altın" doğrulama senaryolarını) tanımlayın.
2. Veri Toplama/Hazırlama - Şemalar, Veri Tekilleştirme, Zaman Dilimleri, Toplamlar ve Gömmeler
3. Temel kurallar: basit kurallar/logreg/GBM; Akıl sağlığı kontrolleri.
4. Temsillerin zenginleştirilmesi: alan özellikleri, modalitelerin yerleştirilmesi, özellik deposu.
5. Eğitim ve seçim: ızgaralar/bayes optimizasyonu, erken durdurma, çapraz doğrulama.
6. Kalibrasyon ve eşikler: Platt/izotonik, iş değeri için eşik seçimi.
7. Dağıtım: REST/gRPC toplu/çevrimiçi; Eserleri ve şemaları yeniden biçimlendirme.
8. İzleme: kalite (ML-metrics + business), dağıtım, gecikmeler; Uyarılar ve runibooks.
9. Yeniden eğitim: program/sürüklenme olayına göre; A/B/kanarya bültenleri.
9) Senaryoya göre pratik desenler
Dolandırıcılık ve risk puanlama (plaka): GBM/istifleme - grafik özellikleri (cihazlara/kartlara göre bağlantılar) ve GNN ekleyin; Katı gecikme kısıtlamaları; PR- % AUC/recall@FPR≤x ile optimizasyon.
Kişiselleştirme ve içerik (sıralama): eğitilebilir kullanıcı/nesne gömmeleri + ikili tıklama sinyali; loss: pairwise/listwise; Online güncellemeler.
Log/sequence analytics: TCN/Transformer, artırmada kontrastlı kendi kendini denetleyen; motiflerin ve mod değişikliklerinin tespiti.
Niyetlerin/temaların metin tanıma: BERT sınıfı, ince ayar; / dikkat anahtar belirteçleri aracılığıyla yorumlanabilirlik.
Görüntüler/Video (Kalite Kontrol/Olaylar): Hata Sınıflandırma, Yerelleştirme (Grad-CAM/Mask R-CNN), IoU Metrikleri ve Eskalasyon Kuralları.
Grafikler (topluluklar/hileli zincirler): GNN + grafik anomali buluşsal (derece/üçgenler/sınıf katsayısı).
10) Model Seçimi: Basit Karar Matrisi
11) Hata ve Aşırı Uyum Azaltma Teknikleri
Düzenlilik (L1/L2/bırakma), erken durdurma, veri büyütme ve karıştırma/kesme (CV/ses için).
Sızıntı kontrolü: katı zaman bölünmeleri, grup kesintileri, doğrulama için gömmelerin "dondurulması".
İş kısıtlamaları altında olasılık kalibrasyonu ve istikrarlı eşikler.
Kesme direnci için Ensembling/Model çorbası.
12) Yayın öncesi kontrol listesi
- Doğru bölünmeler (temporal/grup), sızıntı yok
- OOT penceresinde ve temel segmentlerde kararlı metrikler
- Olasılıklar kalibre edilir; eşikler/maliyet matrisi tanımlı
- SLO'lar başlatıldı: kalite, gecikme, kullanılabilirlik
- Çıkarım günlükleri, eser sürümleri, veri sözleşmeleri
- Yeniden eğitim planı ve bozunma stratejisi (geri dönüş)
- Dokümantasyon ve Runibooks (RCA, Hatalar, Eskalasyon Yolları)
Mini Sözlük
Desen madenciliği: Sık meydana gelen setleri/dizileri bulma.
Gömme: Anlambilimi/benzerliği koruyan bir nesnenin vektör gösterimi.
Zıt öğrenme: "Benzer" örnekleri bir araya getiren ve "farklı'yı bölen öğrenme.
Siluet/NMI/ARI: kalite metriklerini kümeleme.
IoU/Zar: segmentasyon kalitesi ölçümleri.
Toplam
Model tanıma sadece "model X'in seçimi değil, aynı zamanda temsillerin disiplini, doğru doğrulama ve operasyonel döngüdür. Güçlü performanslar (özellik/gömme), istikrarlı taban çizgileri (GBM/SVM/basit CNN), yüksek kaliteli bölünmeler ve prod'larda sıkı izleme en yüksek getiriyi sağlar. Karmaşıklığı (derin mimariler, çoklu modaliteler, grafikler) yalnızca ML ve iş metriklerinde ölçülebilir bir artış getirdiğinde ekleyin.