📝 **Sarcina:** Implementează două funcții: 1. `register_model(model_id, metric)` → returnează noul număr de versiune (1, 2, 3, ...). Stochează fiecare înregistrare într-un dict `REGISTRY` la nivel de modul introdus de `model_id`. 2. `detect_drift(train_mean, train_std, live_values)` → returnează `True` dacă media `live_values` este la mai mult de 2σ distanță de `train_mean`. Apoi executați verificările prezentate mai jos. Rezultat așteptat (5 linii): ``` 1 2 {„versiunea”: 2, „metric”: 0,87} Fals Adevărat ``` 📋 Implementați funcția de mai sus. Testele rulează automat. 💡 **Sugestie:** Recitiți teoria dacă rămâneți blocat.