Como organizar a deteção de anomalias por métricas do modelo?

Para a deteção de anomalias em métricas de modelos, podem ser utilizados vários métodos:

1. Métodos estatísticos — por exemplo, cartas de controlo, onde um valor de métrica que sai dos limites estabelecidos (por exemplo, 3 sigma da média) é considerado uma anomalia.

2. Modelos de séries temporais — se as métricas são recolhidas ao longo do tempo, pode usar-se ARIMA, Holt-Winters ou LSTM para previsão e deteção de desvios da previsão.

3. Aprendizagem automática — algoritmos treinados com dados normais, como Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder, que identificam valores atípicos.

4. Regras e limites — heurísticas simples, por exemplo, se a precisão cair abaixo de 0,7 ou a latência duplicar.

Exemplo em Python usando a biblioteca scikit-learn para Isolation Forest:

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# Suponhamos que temos métricas históricas de precisão
metrics = np.array([0.95, 0.96, 0.94, 0.93, 0.92, 0.91, 0.90, 0.50])  # o último é uma anomalia

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

# -1 indica uma anomalia
anomalies = metrics[pred == -1]
print("Valores anómalos das métricas:", anomalies)

É importante integrar a deteção no pipeline de monitorização com alertas e capacidade de resposta rápida.