Ишкери өндүрүштөгү ML моделдерин көзөмөлдөө үчүн кайсы метрикаларды орноттуңуз?

ML моделдерин өндүрүштөгү мониторинг үчүн адатта төмөнкү метрикалар орнотулат:

• Тактык (Accuracy) — туура болуучу алдын-ала айтылгандарды бөлүштүрүү.
• Precision жана Recall — өзгөчө тең салмаксыз класстарда маанилүү.
• F1-score — precision жана recallдун гармоникалык орточосу.
• ROC-AUC — ар кандай чек араларда классификациянын сапаты.
• Латенттүүлүк (Latency) — моделдин жооп берүү убактысы.
• Throughput — бир убакытта берилген суроолордун саны.
• Дрейфти аныктоо (Drift detection) — кирүү маалыматтарынын же алдын-ала айтылгандардын бөлүштүрүлүшүндөгү өзгөрүүлөрдү көзөмөлдөө.
• Ката ченеми (Error rate) — катачылыктардын жайылышы.

Бул метрикаларды чогултуу, алмашуу учурларында эскертүүлөр жана анализ үчүн визуалдаштыруу реалдуу убакытта жүргүзүлөт. Мисалы, Prometheus жана Grafana колдонуп, метрикаларды чогултуу жана көрсөтүү мүмкүн, ошондой эле driftти аныктоо үчүн Evidently AI же өзүнчө скрипттер колдонулушу мүмкүн.