Model metrikləri üzrə anomaliyaların aşkarlanmasını necə təşkil etmək olar?

Modelin metrikalarında anomaliyaları aşkar etmək üçün bir neçə yanaşma istifadə oluna bilər:

1. Statistik metodlar — məsələn, nəzarət cədvəlləri, burada müəyyən edilmiş sərhədləri aşan metrik dəyəri anomaliya sayılır (məsələn, orta dəyərdən 3 sigma uzaqda).

2. Zaman seriyası modelləri — əgər metriklər zamanla toplanırsa, ARIMA, Holt-Winters və ya LSTM istifadə edilə bilər, proqnozlar və proqnozdan kənarlaşmaların aşkarlanması üçün.

3. Maşın öyrənməsi — normal məlumatlar üzərində öyrədilmiş alqoritmlər, məsələn, Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder, kənar dəyərləri aşkar edir.

4. Qaydalar və sərhədlər — sadə heuristikalar, məsələn, dəqiqlik 0.7-dən aşağı düşərsə və ya gecikmə iki dəfə artarsa.

Python-da scikit-learn kitabxanası ilə Isolation Forest nümunəsi:

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# Tarixi dəqiqlik metriklərimiz olduğunu fərz edək
metrics = np.array([0.95, 0.96, 0.94, 0.93, 0.92, 0.91, 0.90, 0.50])  # sonuncusu anomaliyanı göstərir

model = IsolationForest(contamination=0.1)
model.fit(metrics.reshape(-1, 1))
pred = model.predict(metrics.reshape(-1, 1))

# -1 anomaliyanı göstərir
anomaliyalar = metrics[pred == -1]
print("Anormal metrik dəyərləri:", anomalies)

Anomaliyaların aşkarlanmasını monitorinq pipeline-ə inteqrasiya etmək, xəbərdarlıqlar və sürətli reaksiya imkanları ilə vacibdir.