Jak zorganizować wykrywanie anomalii na podstawie metryk modelu?

Do wykrywania anomalii w metrykach modelu można użyć kilku podejść:

1. Metody statystyczne — na przykład wykresy kontrolne, gdzie wartość metryki wykraczająca poza ustalone granice (np. 3 sigma od średniej) jest uważana za anomalię.

2. Modele szeregów czasowych — jeśli metryki są zbierane w czasie, można użyć ARIMA, Holt-Winters lub LSTM do prognozowania i wykrywania odchyleń od prognozy.

3. Uczenie maszynowe — algorytmy wytrenowane na danych normalnych, takie jak Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder, które wykrywają wartości odstające.

4. Zasady i progi — proste heurystyki, na przykład, jeśli dokładność spadnie poniżej 0,7 lub opóźnienie podwoi się.

Przykład w Pythonie z użyciem biblioteki scikit-learn dla Isolation Forest:

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# Załóżmy, że mamy historyczne metryki dokładności
metrics = np.array([0.95, 0.96, 0.94, 0.93, 0.92, 0.91, 0.90, 0.50])  # ostatnia to anomalia

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

# -1 oznacza anomalię
anomalii = metrics[pred == -1]
print("Anomalne wartości metryk:", anomalies)

Ważne jest zintegrowanie wykrywania z pipeline'em monitorowania z alertami i możliwością szybkiej reakcji.