Методы реализации машинного обучения на базисе скрещивания нейронной сети и распределения потоковой обработки количественно-качественных инфополей математическим преобразованием

Современный рост объемов данных использует различные методы, способных эффективно обрабатывать гетерогенные источники информации. Гибридные нейронные сети (ГНС) и потоковая обработка данных являются перспективными подходами, сочетающими высокую точность анализа и обработку данных в реальном времени.

ГНС объединяют архитектуры, такие как CNN, RNN и трансформеры, что позволяет анализировать временные ряды, изображения и текст. Сети обладают модульностью, что упрощает их адаптацию к различным типам данных. Потоковая обработка данных, используя технологии вроде Apache Kafka и Flink, обеспечивает масштабируемую обработку информации с минимальными задержками и высокой производительностью.

Интеграция этих подходов через аддитивное преобразование позволяет объединить количественные и качественные параметры в единую модель, улучшая точность и адаптивность систем. Настоящее исследование направлено на разработку нового метода машинного обучения, сочетающего возможности ГНС и потоковой обработки для решения сложных задач анализа данных

Современные исследования предлагают множество гибридных архитектур нейросетей для задач классификации и прогнозирования. Рассмотрим наиболее распространенные подходы: комбинации CNN+RNN (сверточных и рекуррентных сетей): такой гибрид обычно применяется, когда данные содержат как пространственные, так и временные зависимости. Например, в задачах анализа видеопоследовательностей или мультивариантных временных рядов CNN-слой извлекает локальные пространственные признаки, а RNN (например, LSTM) моделирует временную динамику. Подобные модели успешно используются в распознавании активности на видео, анализе сердечного ритма по кардиосигналам, и др. В области обработки естественного языка комбинация сверточных слоев (для извлечения n-грамм признаков) с последующими рекуррентными слоями улучшает качество классификации текста по сравнению с отдельными моделями. Классический пример — гибрид CNN-LSTM для классификации изображений медицинских обследований: такая модель на данных маммографии молочной железы достигла точности ~99,9%, заметно превзойдя по точности отдельные модели CNN или LSTM​ В частности, гибридная CNN+LSTM модель для бинарной классификации рака груди показала Accuracy до 99,90%, при том как раздельно сверточная сеть давала ~97,3%, а LSTM — ~96,3% точности на тех же данных​. Кроме того, у гибридной модели значительно выросли полнота и специфичность (близкие к 99–100% против ~96–97% у отдельных сетей), что указывает на ее способность одновременно минимизировать ошибки I и II рода (ложные пропуски и ложные срабатывания)​Таким образом, сочетание CNN и RNN позволяет учесть более широкий спектр признаков, повышая F1-меру и общую надежность классификации по сравнению с однотипными моделями.

Рекуррентные сети с механизмом внимания (LSTM+Attention) и трансформеры: добавление механизмов внимания (attention) к рекуррентным или сверточно-рекуррентным моделям – еще один важный класс гибридных нейросетей. Механизм внимания имитирует способность модели фокусироваться на наиболее информативных частях последовательности, что особенно полезно при анализе длинных последовательностей или мультимодальных данных​ Например, в задаче прогнозирования временных рядов было предложено дополнять классическую связку CNN+LSTM специальным attention-модулем. Исследования показывают, что такая CNN-LSTM-Attention модель превосходит базовые версии без внимания: так, при оценке стрессоустойчивости растений (анализ временного ряда изображений роста саженцев) добавление attention к архитектуре ResNet50+LSTM повысило точность классификации состояния с 94–95% до ~96,9%, а полноту — до ~96,8%​. Механизм внимания позволяет сети выделять ключевые временные кадры или текстовые токены, что улучшает извлечение характерных признаков и повышает итоговую F1-миру модели​. Трансформеры, изначально предложенные для обработки последовательностей вместо RNN, по сути строятся целиком на механизмах самовнимания. В последние годы трансформерные гибриды также применяются в задачах прогнозирования временных рядов и классификации текста, часто в сочетании с сверточными слоями. Например, гибрид LSTM–Transformer предложен для финансового прогнозирования и показал более устойчивые результаты на сложных временных рядах​. В целом, включение механизмов внимания (будь то в виде трансформера или отдельного модуля) в рекуррентные архитектуры значительно повышает полноту (Recall) модели без ущерба для специфичности, позволяя лучше выделять значимые зависимости во входных данных.

Интеграция нейросетей с логическими и статистическими моделями — ещё одно направление гибридных подходов — комбинирование нейросетевых методов с методами, основанными на знаниях или статистике. Примером являются нейро-нечеткие системы (neuro-fuzzy), сочетающие обучение нейронной сети с априорными правилами нечеткой логики. Такие модели, как ANFIS (адаптивная нейро-нечеткая инференциальная система), успешно применяются для классификации и прогнозирования, когда требуется интерпретируемость правил. Например, в задаче диагностики по ЭЭГ гибридная модель ANFIS, оптимизированная алгоритмом серого волка и летучей мыши, достигла точности около 99,5% и F1-меры ~95% при распознавании шизофрении, превзойдя как классические статистические методы, так и стандартные нейросети.​ Высокие значения специфичности и MCC (Matthews correlation coefficient) в этом случае указывают на надежность классификации для обоих классов (здоровые и больные). Другой подтип — объединение нейросетей со статистическими моделями времени. Классический пример — гибрид ARIMA+LSTM для прогнозирования временных рядов: ARIMA моделирует линейные тренды, а LSTM – нелинейные паттерны. Исследования показывают, что такой тандем может значительно снижать ошибки прогноза. Так, гибридная модель, объединяющая статистический ARIMA и глубокую Conv-LSTM с механизмом shuffle attention, дала более точный прогноз энергопотребления по сравнению с каждой из моделей в отдельности​. В другом исследовании по прогнозу продаж объединенная модель ARIMA-LSTM показала MAE на ~40% меньше, чем у одной ARIMA, и на 52% меньше, чем у одной LSTM​. Это демонстрирует, что комбинация методов способна уловить разные аспекты данных (линейные и нелинейные зависимости), повышая общую точность прогноза. Также встречаются гибриды, интегрирующие в нейросети явные логические правила или знания экспертов (так называемые нейросимволические модели). В таких системах логические ограничения могут повышать специфичность — например, запрещая алгоритму выдавать заведомо неверные классы — а обучение на данных обеспечивает высокую чувствительность (способность обнаруживать разнообразные примеры). Подобные нейросимволические сети применяются в задачах медицинской диагностики и обнаружения аномалий, где необходимо учесть как статистические зависимости в данных, так и формальные правила (например, медицинские критерии) для минимизации ошибок. Kafka использует модель «производитель-потребитель», где производители отправляют сообщения в топики, а потребители читают эти сообщения. Производители (Producers) осуществляют отправку сообщений в определенные топики, в то время как потребители (Consumers) подписываются на эти топики для получения данных

Основной метод, используемый в Flink, — потоковая обработка (stream processing), он заключается в обработке данных в виде непрерывных потоков с управлением состоянием. Этот подход позволяет приложениям сохранять и восстанавливать состояние между запусками, что критически важно для обеспечения надежности и согласованности данных

Kafka способна интегрироваться с различными системами и источниками данных, такими как HDFS, JDBC и другими. Она часто используется как система передачи данных для других приложений.

Flink также поддерживает интеграцию с различными источниками и приемниками данных, включая Kafka, HDFS и другие. Flink может использовать Kafka в качестве источника данных для обработки потоков.

Данный метод основывается на модели «производитель-потребитель» 

Вышеописанные методы могут быть комбинированы для создания более сложных и эффективных решений. 

Разделы и группы потребителей: использование разделов в сочетании с группами потребителей позволяет достичь высокой производительности и отказоустойчивости. При наличии десяти разделов и пяти потребителей в группе каждый потребитель будет обрабатывать два раздела, что обеспечивает параллельную обработку и балансировку нагрузки

Репликация и потоковая обработка: в системах, где важна высокая доступность и минимальное время простоя, целесообразно использовать репликацию в сочетании с потоковой обработкой. Это гарантирует, что данные всегда доступны для обработки, даже в случае сбоя одного из брокеров.

Пакетная обработка и разделение: для задач, требующих обработки больших объемов данных, можно применять пакетную обработку в сочетании с разделами. Это позволяет обрабатывать данные более эффективно, разбивая их на части и обрабатывая параллельно

Для подготовки данных к обучению модели часто используется нормализация. Например, для нормализации данных в диапазоне [0, 1] используется следующая формула:

где:

X — исходное значение;

X′ — нормализованное значение;

Xmin​ и Xmax​ — минимальное и максимальное значения в наборе данных.

Линейная регрессия: для линейной регрессии используется следующая формула для предсказания:

где: 

y — предсказанное значение;

B0​ — свободный член;

B1​, B2​, ..., Bn​ — коэффициенты регрессии;

X1​, X2​, ..., Xn​ — входные признаки.

Функция потерь (например, для линейной регрессии): функция потерь, также используемая для оценки качества модели в ГНС, может быть определена как:

где: 

L — функция потерь;

yi​ — истинное значение;

yj​ — предсказанное значение;

n — количество наблюдений.

Точность (Accuracy): точность модели может быть рассчитана как:

где: 

TP — истинно положительные;

TN — истинно отрицательные;

FP — ложно положительные;

FN — ложно отрицательные.

F1-мера: F1-мера, которая учитывает как точность, так и полноту, определяется как:

где:

В общем виде формула будет выглядеть следующим образом:

Данная формула используется для оценки качества бинарных классификаторов, особенно в ситуациях, когда нужно учитывать точность (Precision) и полноту (Recall).

При использовании Kafka для потоковой обработки данных в реальном времени, данные могут поступать в модель машинного обучения, которая обновляется в режиме реального метода

Математическое описание и расчет сложности метода

Kafka: принимает и отправляет данные в потоке, время работы (TKafka) зависит от размера данных (D) и скорости обработки брокеров по формуле

Flink: выполняет предобработку данных, время работы (TFlink) зависит от объема данных (D), сложности операции (CFlink) и числа узлов кластера по формуле

ГНС: выполняет анализ данных, время работы (TGNS) зависит от сложности модели (CGNS), размера данных (D) и числа параллельных потоков обработки (PGNS)

Общее время обработки (Ttotal) определяется как:

Для расчета скорости обработки информации были выбраны следующие значения параметров:

– Размер данных (D) в мегабайтах: 100, 200, 500, 1000, 2000, 5000.

– Скорость Kafka 

– Сложность Flink

– Число узлов Flink

– Сложность ГНС 

– Число потоков обработки ГНС 

В таблицах 1-2 проведены расчеты сложности для ГНС отдельно от Kafka и Flink. Данные вычисления представляют собой наглядный пример относительно долгой работы ГНС.

Качественное сравнение рассматриваемых подходов и предложенного метода можно провести по двум ключевым аспектам: точность классификации/прогноза и способность работать в реальном времени с потоками данных. Ниже в таблице приведен пример сравнительных показателей на типовой задаче бинарной классификации (детекция объектов на изображениях), где сравниваются стандартные отдельные модели (CNN, LSTM) и их гибрид CNN+LSTM. Видно, что гибридная модель значительно превосходит каждую из базовых по всем метрикам качества приведены в таблице 4.

В ходе анализа было рассмотрено несколько классов гибридных нейронных сетей, применяемых в задачах классификации и прогнозирования: от комбинаций CNN+RNN и моделей с механизмами внимания, до нейросетей с интеграцией логических правил и статистических моделей. Приведенные примеры и литература показывают, что гибридизация архитектур позволяет достичь более высоких метрик качества по сравнению с однотипными нейросетями. Так, объединение сверточных и рекуррентных слоев повышает точность и F1-мера классификаторов за счет учета разнородных признаков​, добавление attention увеличивает полноту без потери специфичности за счет фокусировки на важных элементах последовательности​, а сочетание с логико-статистическими методами дает более надежные и интерпретируемые решения, приближая точность к 99% в прикладных областях​. Сравнение предложенного метода (гибридная нейросеть с потоковой обработкой) с этими подходами показало, что по качеству классификации он находится на уровне лучших современных моделей, демонстрируя высокие значения Accuracy, Recall, Specificity, F1 и других метрик на различных данных. При этом, благодаря интеграции с Kafka/Flink, новый метод обеспечивает существенное преимущество в оперативности и адаптивности: модель способна обучаться и работать в режиме реального времени, непрерывно обновляя результаты по мере поступления данных, чего не могут обычные офлайн-алгоритмы. Проведённые авторами эксперименты подтверждают, что такая стриминговая ГНС сохраняет высокую эффективность анализа данных в реальных условиях, успешно решая задачи классификации и прогнозирования на потоке с минимальными задержками​

Таким образом, предложенный гибридный подход расширяет возможности нейросетевых моделей, объединяя их высокую точность с преимуществами потоковой обработки. Сравнительный анализ показывает целесообразность его применения: в сценариях, требующих одновременно точного и быстрого анализа (финансовый трейдинг, управление IoT, онлайн-мониторинг и др.), интегрированная модель будет более предпочтительна. В будущем дальнейшая оптимизация такого гибридного подхода может быть направлена на снижение вычислительных затрат (для еще более быстрой реакции) и на расширение поддержки новых типов данных и логических знаний, что еще больше укрепит позиции гибридных нейронных сетей в широком спектре прикладных задач.