Ի՞նչ մոնիտորինգի մեթոդներ եք կարգավորել արտադրությունում ML մոդելների համար:

Մոդելների մոնիտորինգը արտադրությունում սովորաբար պարունակում է հետևյալ մետրիկաները.

• Ճշգրտություն (Accuracy) — ճիշտ կանխատեսումների մասնաբաժինը.
• Precision և Recall — հատկապես կարևոր են անհավասարակշռված դասերի դեպքում:
• F1-score — precision և recall-ի հարմոնիկ միջինը.
• ROC-AUC — դասակարգման որակը տարբեր շեմքերում:
• Լատենտություն (Latency) — մոդելի պատասխանման ժամանակը.
• Throughput — հարցումների քանակը մեկ ժամանակահատվածում.
• Դրեյֆի հայտնաբերում (Drift detection) — մուտքային տվյալների կամ կանխատեսումների բաշխման փոփոխությունների հետևում:
• Սխալի մակարդակ (Error rate) — սխալների հաճախականությունը.

Մոնիտորինգի կարգավորումը ներառում է այս մետրիկաների հավաքագրումը իրական ժամանակում, շեղումների դեպքում ծանուցումներ և վիզուալիզացիա։ Օրինակ, կարող եք օգտագործել Prometheus և Grafana մետրիկաները հավաքելու և ցուցադրելու համար, ինչպես նաև գործիքներ՝ շեղումների հայտնաբերման համար, ինչպիսիք են Evidently AI կամ սեփական սցենարները։