Розпізнавання патернів

Розпізнавання патернів - це область, в якій алгоритми вчаться знаходити стійкі структури в даних: класи, кластери, повторювані форми, мотиви і залежності. Мета - автоматично виявляти «смислові шаблони» і використовувати їх для передбачень, пошуку подібностей, виявлення сегментів і прийняття рішень.

1) Постановки завдань

Класифікація: віднесення об'єкта до класу (фрод/не фрод, тип події).
Багатометкова/багатоярликова класифікація: кілька класів одночасно.
Кластеризація та сегментація: групування без міток, виділення аномальних/нішевих груп.
Ранжування/пошук подібності: упорядкування за релевантністю, nearest neighbors.
Сегментація структур: розмітка частин об'єкта (зображення, лог-запис, сесія).
Розпізнавання послідовностей: мітки для часових серій/логів/тексту.
Витяг правил і мотивів: часті набори/послідовності, асоціативні правила.
Графові завдання: класифікація вузлів/ребер, виявлення спільнот.

Режими навчання:

Наглядове (є мітки), ненадзорне (кластеризація/правила), напів-наглядове (псевдометки), самонавчання (self-supervised: contrastive/augmentations).

2) Дані та подання

Табличні: числові та категоріальні ознаки; взаємодії, статистики по вікнах.
Часові ряди/подієві логи: лаги, тренди, сезонності, DTW-характеристики, спектральні ознаки.
Текст: токени/ембеддинги (Bag-of-Words, TF-IDF, word2vec/fastText, BERT-ембеддинги), n-грами, ключові фрази.
Зображення/аудіо: спектри/крейди-фічі, локальні дескриптори (SIFT/HOG), глобальні ембеддинги CNN.
Графи: матриця суміжності, node2vec/DeepWalk, GNN-ембеддинги.
Мульти-модальність: об'єднання ембеддингів (late/early fusion), cross-attention.

Ключові принципи: point-in-time коректність, відсутність витоків майбутнього, стандартизація/робаст-скейлінг, кодування категорій (one-hot/target/hash), акуратна обробка пропусків і викидів.

3) Методи

3. 1 Класичні статистичні та метричні

Лінійні моделі: логістична/лінійна регресія з регуляризацією (L1/L2/Elastic Net).
Методи найближчих сусідів: kNN, ball-tree/FAISS для пошуку по ембеддингах.
SVM/ядрові методи: RBF/поліноміальні ядра, one-class SVM (для «норми»).
Наївний Байєс/гібриди: швидкі бейзлайни для тексту/категорій.
Зниження розмірності: PCA/ICA/t-SNE/UMAP для візуалізації та передобробки.

3. 2 Дерева та ансамблі

Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM/CatBoost): сильні бейзлайни на табличці, стійкі до змішаних типів фіч, дають важливості ознак.
Стекінг/блендинг: ансамблі з різнорідних моделей.

3. 3 Нейромережі за модальностями

Послідовності: RNN/LSTM/GRU, Temporal Convolutional Networks, Transformers (в т.ч. для довгих рядів).
Комп'ютерний зір: CNN/ResNet/ConvNeXt, Vision Transformer; детекція/сегментація (Faster/Mask R-CNN, U-Net).
Текст: Encoder-only (BERT-клас), Encoder-Decoder (T5), класифікація/ранжування/NER.
Графи: GCN/GAT/GraphSAGE для структурних патернів.

3. 4 Патерн-майнінг і правила

Часті набори/послідовності: Apriori/Eclat, FP-Growth, PrefixSpan.
Асоціативні правила: support/lift/confidence; фільтрація за бізнес-вартістю.
Мотиви/шаблони часових серій: Matrix Profile, SAX, сегментація по змінах режимів.

4) Валідація та експерименти

Спліти: i.i.d. K-fold для стаціонарних даних; temporal CV/rolling-windows для послідовностей.
Стратифікація та групування: контроль витоків між користувачами/сесіями/кампаніями.
Out-of-time тест: фінальна перевірка на «майбутньому» періоді.
Бейзлайни: наївні правила, частотні передбачення, проста логрег/GBM.

5) Метрики якості

Класифікація: accuracy (при балансі), ROC-AUC, PR-AUC при рідкісних класах, logloss, F1, precision/recall @k, NDCG/Lift для ранжування.
Кластеризація: silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz; зовнішні - ARI/NMI при наявності «золотого стандарту».
Сегментація на зображеннях: IoU/Dice.
Послідовності/NER: token-/entity-level F1; time-to-first-correct для онлайн-розпізнавання.
Бізнес-метрики: інкрементальний прибуток, зниження ручного навантаження, швидкість обробки.

6) Інтерпретованість і довіра

Глобально: важливості фіч (gain/permutation), PDP/ICE, SHAP-summary.
Локально: SHAP/LIME/Anchors для пояснення конкретного рішення.
Для правил: прозорі метрики (support/lift), конфлікти правил, покриття.
Візуалізація ембеддингів: UMAP/t-SNE для «карт» патернів і кластерів.

7) Стійкість і якість даних

Робастність: стійкі скейлери (median/MAD), вінзоризація, захист від викидів.
Дрейф: моніторинг розподілів (PSI/JS/KL), дрейф цільовий і фіч, періодичне перекалібрування.
Справедливість: порівняння помилок по сегментах, обмеження по FPR/TPR, bias-скілл.
Приватність/комплаєнс: мінімізація полів, псевдонімізація, доступ за ролями.

8) Пайплайн (від даних до продакшену)

1. Визначення завдання і KPI (і «золотих» сценаріїв перевірки).
2. Збір/підготовка даних: схеми, дедуплікація, тимчасові зони, агрегати та ембеддинги.
3. Бейзлайни: прості правила/логрег/GBM; sanity-checks.
4. Збагачення уявлень: доменні ознаки, ембеддинги модальностей, feature store.
5. Навчання та відбір: сітки/байєс-оптимізація, рання зупинка, крос-валідація.
6. Калібрування та пороги: Platt/isotonic, вибір порогів під бізнес-вартість.
7. Деплою: REST/gRPC батч/онлайн; версіонування артефактів і схем.
8. Моніторинг: якість (ML-метрики + бізнес), дистрибуції, затримки; алерти і рунібуки.
9. Ретренінг: розклад/по події дрейфу; А/В/канарські релізи.

9) Практичні патерни за сценаріями

Фрод і ризик-скоринг (табличка): GBM/стекінг → додайте графові ознаки (зв'язки по пристроях/картах) і GNN; суворі latency-обмеження; оптимізація по PR- AUC/recall@FPR≤x%.
Персоналізація та контент (ранжування): навчаються ембеддинги користувачів/об'єктів + двійковий клік-сигнал; loss: pairwise/listwise; онлайн-оновлення.
Аналітика логів/послідовностей: TCN/Transformer, contrastive self-supervised на аугментаціях; детекція мотивів і змін режимів.
Текстове розпізнавання намірів/тем: BERT-клас, fine-tuning; інтерпретованість через ключові токени/attention.
Зображення/відео (контроль якості/інциденти): класифікація дефектів, локалізація (Grad-CAM/Mask R-CNN), IoU-метрики та правила ескалації.
Графи (спільноти/шахрайські ланцюжки): GNN + евристики графових аномалій (degree/triangles/класт-коефіцієнт).

10) Вибір моделі: проста матриця рішень

Дані	Мета	Рекомендований старт
Табличні, змішані типи	Класифікація/ранжування	LightGBM/CatBoost + інтерпретованість SHAP
Часові послідовності	Мітки в часі	TCN/Transformer; для простих - логрег на лаг-фічах
Текст	Теми/наміри	BERT-клас + токенізація; бейзлайн - TF-IDF + логрег
Зображення	Класифікація/дефекти	ResNet/ConvNeXt; бейзлайн - MobileNet
Графи	Вузли/спільноти	GCN/GAT; бейзлайн - node2vec + логрег
Без міток	Сегментація/пошук мотивів	K-means/HDBSCAN, Matrix Profile, асоціативні правила

11) Методи зниження помилок і оверфіту

Регуляризація (L1/L2/dropout), рання зупинка, data augmentation і mixup/cutout (для CV/аудіо).
Контроль витоків: суворі тимчасові спліти, групові розрізи, «заморожування» ембеддингів на валідації.
Калібрування ймовірностей і стабільні пороги під бізнес-обмеження.
Ensembling/Model soup для стійкості до зрушень.

12) Чек-лист перед релізом

Коректні спліти (temporal/group), немає витоків
Стабільні метрики на OOT-вікні та ключових сегментах
Калібровані ймовірності; визначені пороги/кост-матриця
Заведені SLO: якість, затримка, доступність
Логи інференса, версії артефактів, контракти даних
План ретренінгу і стратегія деградації (fallback)
Документація та рунібуки (RCA, помилки, шляхи ескалації)

Міні-глосарій

Патерн-майнінг: пошук часто зустрічаються наборів/послідовностей.
Ембеддинг: векторне представлення об'єкта, що зберігає семантику/схожість.
Contrastive learning: навчання, що зближує «схожі» приклади і роздаляє «різні».
Silhouette/NMI/ARI: метрики якості кластеризації.
IoU/Dice: метрики якості сегментації.

Підсумок

Розпізнавання патернів - це не тільки вибір «моделі X», а дисципліна уявлень, коректної валідації та операційного циклу. Сильні уявлення (фічі/ембеддинги), стійкі бейзлайни (GBM/SVM/прості CNN), якісні спліти і строгий моніторинг в проде дають найбільшу віддачу. Додавайте складність (глибокі архітектури, мульти-модальності, графи) лише тоді, коли це приносить вимірний приріст по ML- і бізнес-метрикам.

Розпізнавання патернів