Kako organizovati detekciju anomalija po metriki modela?

Za detekciju anomalija u metrikama modela, mogu se koristiti različiti pristupi:

1. Statističke metode — na primer, kontrolne karte, gde se za anomaliju smatra vrednost metrike koja izlazi iz postavljenih granica (na primer, 3 sigma od proseka).

2. Modeli vremenskih serija — ako se metrike prikupljaju tokom vremena, mogu se koristiti ARIMA, Holt-Winters ili LSTM za predviđanje i identifikaciju odstupanja od predviđanja.

3. Mašinsko učenje — algoritmi trenirani na normalnim podacima, poput Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder, koji prepoznaju izuzetne vrednosti.

4. Pravila i pragovi — jednostavne heuristike, na primer, ako se tačnost spusti ispod 0.7 ili latencija duplira.

Primer u Python-u koristeći scikit-learn biblioteku za Isolation Forest:

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# Pretpostavimo da imamo istorijske metrike tačnosti
metrics = np.array([0.95, 0.96, 0.94, 0.93, 0.92, 0.91, 0.90, 0.50])  # poslednji je anomalija

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

# -1 označava anomaliju
anomali = metrics[pred == -1]
print("Anomalne vrednosti metrika:", anomalies)

Važno je integrisati detekciju u pipeline nadzora sa upozorenjima i mogućnošću brzog reagovanja.