Jak zorganizovat detekci anomálií podle metrik modelu?

Pro detekci anomálií v metrikách modelu lze použít několik přístupů:

1. Statistické metody — například kontrolní diagramy, kde je hodnota metriky považována za anomálii, pokud překročí stanovené hranice (například 3 sigma od průměru).

2. Modely časových řad — pokud jsou metriky sbírány v čase, lze použít ARIMA, Holt-Winters nebo LSTM k předpovědi a odhalení odchylek od předpovědi.

3. Strojové učení — algoritmy trénované na normálních datech, například Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder, které identifikují odlehlé hodnoty.

4. Pravidla a prahové hodnoty — jednoduché heuristiky, například pokud přesnost klesne pod 0,7 nebo latence se zdvojnásobí.

Příklad v Pythonu s knihovnou scikit-learn pro Isolation Forest:

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# Předpokládejme, že máme historické metriky přesnosti
metrics = np.array([0.95, 0.96, 0.94, 0.93, 0.92, 0.91, 0.90, 0.50])  # poslední je anomálie

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

# -1 značí anomálii
anomálie = metrics[pred == -1]
print("Anomální hodnoty metrik:", anomalies)

Je důležité integrovat detekci do monitorovacího pipeline s upozorněními a možností rychlé reakce.