რა მექანიზმებს დააყენეთ ML მოდელების მონიტორინგისთვის წარმოებაში?

ML მოდელების მონიტორინგი წარმოებაში ჩვეულებრივ მოიცავს შემდეგ მეტრიკებს:

• სიზუსტე (Accuracy) — სწორი წინასწარმეტყველებების წილი.
• Precision და Recall — განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია არათანასწორ კლასებში.
• F1-score — ჰარმონიული საშუალო precision და recall-ის.
• ROC-AUC — კლასიფიკაციის ხარისხი სხვადასხვა ზღვარზე.
• ლატენტობა (Latency) — მოდელის პასუხის დრო.
• Throughput — მოთხოვნების რაოდენობა ერთ ერთეულ დროს.
• დრიფტის გამოვლენა (Drift detection) — შესვლის მონაცემების ან წინასწარმეტყველებების განაწილების ცვლილებების მონიტორინგი.
• შეცდომის მაჩვენებელი (Error rate) — შეცდომების სიხშირე.

მონიტორინგის კონფიგურაცია მოიცავს ამ მეტრიკების რეალურ დროში შეგროვებას, გადახრების შემთხვევაში შეტყობინებებს და ანალიზისთვის ვიზუალიზაციას. მაგალითად, შესაძლებელია გამოყენებული იყოს Prometheus და Grafana მეტრიკების შეგროვებისა და ჩვენებისთვის, ასევე drift-ის გამოვლენის ინსტრუმენტები, როგორიცაა Evidently AI ან საკუთარი სკრიპტები.