تشغيل حقيقي واحد على البيانات المرجعية: بقي دليل الانحراف تحت خط الإنذار عند 20 ما دامت الحركة سليمة، ثم تجاوزه عند الصف 152 أثناء الانحراف الصغير وقبل أن يبدأ الانحراف الكبير، فتغيّر الحكم من موثوق إلى غير موثوق. وبحلول الصف 240 كان الدليل > 1,000.
موثوقية لنماذج الإنتاج
نموذجك ما زال يُعيد رقمًا حين يتغيَّر العالم من تحته. يراقب Kirelta البيانات الداخلة، ويخبرك متى تكفُّ الإجابات الخارجة عن كونها جديرة بالثقة — مع الدليل، وتوصية يمكنك العمل بها.
خطة مجانية · نموذجان · بلا بطاقة
أدلة الانحراف
أدلة تجاوزت خط الإنذار عند 20 بكثير: أُطلق إنذار الانحراف. دليل مقيس على هذه الدفعة وحدها. المقياس لوغاريتمي.
الإجراء الموصى به
احجبه.
تحرَّك السلوك إلى خارج خط الأساس المدرَّب بوضوح.
قرار المحرك نفسه: BLOCK
معظم أدوات المراقبة تخبرك أن شيئًا تغيَّر. ثم تسلِّمك رسمًا بيانيًا وتنصرف. ويبقى على المهندس المناوب أن يستنتج هل الأمر مهم وما العمل — في الثالثة فجرًا غالبًا.
لا يحتاج Kirelta إلى نموذجك ولا شيفرتك ولا سجلاتك الخام. يحتاج متجهات الخصائص نفسها التي تحسبها أصلًا.
أرسِل صفوفًا من فترة كان النموذج يعمل فيها. يتعلَّم Kirelta ذلك الشكل ويختار مراقبه بنفسه — لست أنت من يختار الخوارزمية.
الدفعة التي تريد حكمًا عليها. يقارنها Kirelta بخط الأساس ويجيب بحكم وإجراء والدليل.
قدِّم أو علِّم أو احجب. جملة if واحدة في الشيفرة التي لديك أصلًا.
ليست نموذجًا توضيحيًا ولا رسمًا: هذه مكوِّنات التطبيق نفسها، ترسم الحالة المرجعية — مُخرَج محرِّك حقيقي مُسجَّل من تشغيل واحد مُتحقَّق منه.
طبقات الأدلة المستقلة
ثقة المدخلات
هل ما زالت المدخلات تشبه خط الأساس؟ 100.0% مُعلَّمة، وأُطلق الإنذار.
استقرار المخرجات
هل ما زال النموذج يتصرَّف كنفسه؟ أرسِل outputs إلى /fit و/assess لتراقب كيرلتا تنبُّؤات النموذج نفسها أيضًا.
جودة خط الأساس
المرجع الذي دُرِّب عليه هذا النموذج يبدو نظيفًا.
موثوقية الإنذار
صفوف هذه الدفعة تبدو مستقلة، فيُقرَأ إنذار الانحراف بصورته المعتادة.
مطابقة خط الأساس
أشار خط أساسك إلى شكل واضح، وهو الشرط الذي تفترضه هذه القراءات.
هذه أسئلة منفصلة، تُجاب منفصلة. والطبقة الموسومة «غير مراقَبة» مُطفأة — وليست دليلًا على شيء، في أي اتجاه.
حصة كل خاصية من الانحراف. المجموع 100%.
معظم الأدوات تعطيك رقمًا واحدًا. أما كيرلتا فتُبلِّغ عن كل طبقة دليل وحدها — وتقول صراحةً حين تكون طبقة مُطفأة، لأن طبقة لم تعمل قط ليست دليلًا على شيء في أي اتجاه. وتخبرك كذلك حين تكون البيانات التي دُرِّب عليها النموذج نفسها مشبوهة، وهو ما يُغيِّر كيف يُقرأ كل حكم صادر عن ذلك الأساس.
إنذار الانحراف يبقى صادقًا مهما طالت المراقبة. احتمال إنذاره الكاذب مقيَّد عبر التشغيل كله، لا لكل دفعة. الأدوات التي تُعيد اختبارًا جديدًا مع كل نافذة تُراكم الإنذارات الكاذبة كلما طالت المراقبة — وهذا فرق رياضي حقيقي، وهو سبب قدرة Kirelta على الاستمرار في المراقبة دون أن يتحوَّل إلى ضجيج. وقد قسناه بدل الاكتفاء بتأكيده: عبر 300 دفعة نظيفة على خط أساس اصطناعي، أُطلق الإنذار في 0.7% من المرات مقابل حدّ ≤ 5% — والتقط إزاحة بمقدار انحراف معياري واحد في 60/60 دفعة. كيف قسناه
وحده، لا يستطيع أن يخبرك بأن دقة نموذجك انخفضت. يراقب Kirelta المدخلات افتراضيًا لا النتائج — فإن تغيَّر العالم على نحو يترك توزيع مدخلاتك كما هو، فلن يرى الحكم أعلاه ذلك، وسيقول ذلك بدل اختلاق رقم. أرسِل إليه تنبؤات نموذجك أيضًا ويتغيَّر الأمر: إشارة ثانية مستقلة تفحص هل تحرَّك سلوك النموذج نفسه، وهذا بالضبط ما يلتقط نموذجًا كفَّ بهدوء عن التصرُّف كنفسه بينما تبدو مدخلاته عادية — الطبقة اختيارية وموثَّقة هنا.
توثيق المحرِّك نفسه يذكر أين يتفوَّق وأين تتفوَّق عليه طريقة أبسط. نُفضِّل أن تثق بالأحكام التي تحصل عليها فعلًا.
العرض هو التطبيق نفسه دون تسجيل دخول، يعرض الحالة المرجعية — والأرقام التي تراها هي الأرقام التي أنتجها المحرِّك.