Siz ishlab chiqarishda ML modellari uchun qanday monitoring metrikalarini sozladingiz?

ML моделларини ишлаб чиқишда одатда қуйидаги метрикаларни настройка қиладилар:

• Тўғрилик (Accuracy) — тўғри тахминлар улуши.
• Precision ва Recall — айниқса, баланссиз синфлар учун муҳим.
• F1-score — precision ва recallнинг гармоник ўртача.
• ROC-AUC — турли шўрҳларда классификация сифатини баҳолаш.
• Кичиклик (Latency) — моделнинг жавоб вақти.
• Throughput — бир бирлик вақтдаги сўровлар сони.
• Дрейфни аниқлаш (Drift detection) — кириш маълумотларининг ёки тахминларнинг тақсимотидаги ўзгаришларни кузатиш.
• Хатолар сони (Error rate) — хатоларнинг учрашиш тезлиги.

Бу метрикаларни реал вақтда йиғиш, ўзгаришлар бўлганда огоҳлантиришлар ва таҳлил учун визуализация қилиш киритилади. Масалан, Prometheus ва Grafanaдан фойдаланиб, метрикаларни йиғиш ва кўрсатиш мумкин, шунингдек, Evidently AI ёки ўз скриптларингиз каби дрейфни аниқлаш воситаларидан фойдаланиш мумкин.