Как да организираме откриването на аномалии по метрики на модела?

За откриване на аномалии в метриките на моделите могат да се използват няколко подхода:

1. Статистически методи — например контролни карти, където стойност на метриката, която излиза извън установените граници (например, 3 сигми от средната стойност), се счита за аномалия.

2. Модели на времеви редове — ако метриките се събират във времето, може да се използват ARIMA, Holt-Winters или LSTM за прогнозиране и откриване на отклонения от прогнозата.

3. Машинно обучение — алгоритми, обучени върху нормални данни, като Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder, които откриват изключителни стойности.

4. Правила и прагове — прости херестики, например, ако точността падне под 0.7 или латентността се удвои.

Пример на Python с използване на библиотеката scikit-learn за Isolation Forest:

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# Предположим, че имаме исторически метрики за точност
metrics = np.array([0.95, 0.96, 0.94, 0.93, 0.92, 0.91, 0.90, 0.50])  # последният е аномалия

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

# -1 означава аномалия
аномалии = metrics[pred == -1]
print("Аномални стойности на метриките:", anomalies)

Важно е да се интегрира откриването в мониторинговия пайплайн с аларми и възможност за бърза реакция.