Hoe organiseer je de detectie van anomalieën op basis van modelmetriek?

Voor het detecteren van anomalieën in modelmetriek kunnen verschillende benaderingen worden gebruikt:

1. Statistische methoden — bijvoorbeeld control charts, waarbij een metriekwaarde die buiten de vastgestelde grenzen valt (bijvoorbeeld 3 sigma van het gemiddelde) als anomalie wordt beschouwd.

2. Tijdreeksmodellen — als de metriekgegevens in de loop van de tijd worden verzameld, kunnen ARIMA, Holt-Winters of LSTM worden gebruikt om voorspellingen te doen en afwijkingen van de voorspelling te detecteren.

3. Machine learning — algoritmen getraind op normale gegevens, zoals Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder, die uitschieters identificeren.

4. Regels en drempels — eenvoudige heuristieken, bijvoorbeeld als de nauwkeurigheid onder de 0,7 zakt of de latentie verdubbelt.

Voorbeeld in Python met de scikit-learn bibliotheek voor Isolation Forest:

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# Stel dat we historische nauwkeurigheidsmetingen hebben
metrics = np.array([0.95, 0.96, 0.94, 0.93, 0.92, 0.91, 0.90, 0.50])  # laatste is een anomalie

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

# -1 betekent een anomalie
anomalies = metrics[pred == -1]
print("Anomalie waarden van de metriek:", anomalies)

Het is belangrijk om de detectie te integreren in het monitoringproces met waarschuwingen en de mogelijkheid om snel te reageren.