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4. Edge AI推理监控：置信度分布、误报趋势与模型漂移

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
Edge AI基础
边缘计算与AI推理的架构 · 典型部署场景（摄像头 · 传感器
EdgeAI
03
推理监控概述
监控的目标（性能 · 稳定性 · 准确性）
推理监控概述监控的目标
04
置信度概念
模型输出概率 · softmax/logits · 置信度分数的含义与计算
置信度概念模型输出概率
05
置信度分布分析
如何收集推理置信度 · 绘制分布图 · 识别分布形态（集中
置信度分布分析如何收集推理置信…
06
置信度阈值设定
基于分布选择阈值 · 权衡误报与漏报 · 动态阈值方法
置信度阈值设定基于分布选择阈值
07
误报与漏报定义
分类错误类型 · 混淆矩阵 · 在Edge场景下的特殊考量
误报漏报定义
08
误报趋势分析
时间序列跟踪误报率 · 趋势识别（上升 · 下降
误报趋势分析时间序列跟踪误报…
09
模型漂移概念
数据漂移 · 概念漂移 · 模型漂移的定义与区别
模型漂移概念数据漂移
10
漂移检测方法
统计检验（PSI · KS检验） · 分布距离（KL散度
漂移检测方法PSI
11
Edge监控数据采集
日志记录 · 推理结果存储 · 元数据（时间戳
Edge监控数据采集
12
监控架构设计
边缘端本地监控 · 云端聚合 · 混合架构
监控架构设计边缘端本地监控
13
实时监控工具
Prometheus · Grafana · TensorBoard
实时监控工具Prometheus
14
置信度分布可视化
直方图 · 箱线图 · 密度图
置信度分布可视化直方图
15
误报趋势可视化
折线图 · 热力图 · 报警事件叠加
误报趋势可视化折线图
16
漂移检测实战
使用Python实现PSI计算 · KS检验 · 漂移报警
漂移检测实战Python
17
案例
工业质检Edge推理监控——置信度分…
案例Edge
18
案例
智能安防摄像头——模型漂移导致误报激…
案例智能安防摄像头
19
案例
自动驾驶边缘感知——置信度校准与漂移…
案例自动驾驶边缘感知
20
监控告警机制
设置阈值 · 告警规则 · 通知渠道（邮件
监控告警机制设置阈值
21
模型更新策略
基于监控结果触发重训练 · 增量学习 · A/B测试
模型更新策略基于监控结果触发…
22
数据版本管理
输入数据版本 · 模型版本 · 监控配置版本的一致性管理
数据版本管理输入数据版本
23
边缘资源约束
监控对CPU/内存/带宽的影响 · 轻量化监控方案
边缘资源约束CPU
24
隐私与安全
监控数据脱敏 · 加密传输 · 合规性（GDPR等）
隐私安全
25
常见问题与调试
置信度分布异常 · 误报突增 · 漂移误报的排查流程
常见问题调试
26
最佳实践
监控指标选择 · 采样策略 · 定期审查
最佳实践监控指标选择
27
综合实战
从零搭建一个Edge AI推理监控系…
综合实战Edge
28
进阶
基于监控反馈的自动模型优化 · 强化学习在阈值调整中的应用
进阶基于监控反馈的自…
29
未来趋势
联邦学习与监控 · 边缘AI可观测性 · MLOps for Edge
未来趋势联邦学习
30
课程总结
核心要点回顾 · 学习路径建议 · 推荐资源与工具
课程总结核心要点回顾