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Il server Logfire MCP collega assistenti AI e LLM ai dati di telemetria tramite OpenTelemetry, consentendo query in tempo reale, monitoraggio delle eccezioni, analisi delle cause radice e SQL personalizzato su tracce e metriche distribuite utilizzando FlowHunt.
Il server Honeycomb MCP collega gli assistenti AI ai dati di osservabilità Honeycomb, consentendo agli LLM di analizzare in modo sicuro metriche, dashboard e comportamento del codice per flussi di lavoro aziendali. Automatizza l'analisi dei dati, accelera l'indagine sulle cause principali e semplifica la gestione degli SLO nelle operazioni di sviluppo.
La Fréchet Inception Distance (FID) è una metrica utilizzata per valutare la qualità delle immagini prodotte da modelli generativi, in particolare dai GAN. La FID confronta la distribuzione delle immagini generate con quelle reali, offrendo una misura più completa della qualità e della diversità delle immagini.
Una matrice di confusione è uno strumento di machine learning per valutare le prestazioni dei modelli di classificazione, dettagliando veri/falsi positivi e negativi per fornire approfondimenti oltre l’accuratezza, particolarmente utile in insiemi di dati sbilanciati.
