Как отслеживать качество нейросети

Качество нейросети можно отслеживать с помощью метрик и мониторинга:

1. Метрики качества:

   • Для классификации: accuracy, precision, recall, F1, ROC-AUC
   • Для регрессии: MAE, MSE, R²
   • Для генеративных моделей: FID, IS

2. Валидация:

   • Разделение данных на train/val/test
   • Кросс-валидация для стабильных оценок
   • Контроль переобучения (разрыв между train и val метриками)

3. Мониторинг в продакшене:
   • Логирование предсказаний и ground truth
   • Дрейф данных (сравнение распределений входных данных)
   • A/B тестирование новых версий модели

Пример мониторинга дрейфа данных:

from scipy.stats import wasserstein_distance

# Сравниваем распределения признака в продакшене и обучающей выборке
prod_data = get_prod_data()['feature']
train_data = get_train_data()['feature']
distance = wasserstein_distance(prod_data, train_data)
if distance > threshold:
    alert('Data drift detected!')

4. Интерпретируемость:
   • SHAP/LIME для анализа важности признаков
   • Примеры ошибок (false positive/negative cases)

Регулярный переобуч модели при ухудшении метрик.