Applicazioni e problemi

Anomaly detection e monitoraggio predittivo

Un’anomalia statistica non è automaticamente un guasto. Un sistema robusto deve separare ciò che il modello segnala da ciò che può essere verificato, misurare falsi allarmi e adattarsi alla deriva dei dati senza perdere tracciabilità.

Che cosa conta

Il problema viene prima del modello.

  • Baseline e soglie definite prima della valutazione.
  • Controllo del drift e confronto fra più segnali o residui.
  • Metriche su falsi positivi, ritardo di rilevamento e condizioni in cui non concludere.

Approccio Lab Intelligence

Fonti, ipotesi, controlli, versioni, metriche e limiti restano visibili. Una tecnica più complessa viene usata soltanto quando aggiunge valore rispetto a una baseline comprensibile.

Come funziona il metodo →