Model metriklerine göre anomali tespiti nasıl organize edilir?

Modellerin metriklerindeki anormallikleri tespit etmek için birkaç yaklaşım kullanılabilir:

1. İstatistiksel yöntemler — örneğin, kontrol çizelgeleri (control charts), burada sınırların dışına çıkan metrik değeri anormali olarak kabul edilir (örneğin, ortalamadan 3 sigma uzaklıkta).

2. Zaman serisi modelleri — metrikler zaman içinde toplanıyorsa, ARIMA, Holt-Winters veya LSTM kullanılarak tahmin yapılabilir ve tahminden sapmalar tespit edilebilir.

3. Makine öğrenimi — normal veriler üzerinde eğitilmiş algoritmalar, örneğin Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder, aykırı değerleri tespit eder.

4. Kurallar ve eşik değerler — basit sezgisel yaklaşımlar, örneğin doğruluk %70’in altına düşerse veya gecikme iki katına çıkarsa.

Python’da scikit-learn kütüphanesi kullanılarak Isolation Forest örneği:

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# Diyelim ki, geçmiş doğruluk metriklerimiz var
metrics = np.array([0.95, 0.96, 0.94, 0.93, 0.92, 0.91, 0.90, 0.50])  # sonuncusu anormali

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

# -1 anormali anlamına gelir
anomalies = metrics[pred == -1]
print("Anormal metrik değerleri:", anomalies)

Anormalliklerin tespiti, uyarılarla ve hızlı tepki imkanıyla izleme sürecine entegre edilmelidir.