Aplikačná AI

Outlier detection

Outlier detection je identifikácia jednotlivých pozorovaní, ktoré sú podľa štatistického alebo geometrického kritéria neobvykle vzdialené od väčšiny dát.

Posledná odborná revízia
27. 7. 2026
Odborný garant
Miroslav Schmiedt
ID
AI-GEO-O-11

Odborná definícia

Odborná definícia

Outlier detection je identifikácia jednotlivých pozorovaní, ktoré sú podľa štatistického alebo geometrického kritéria neobvykle vzdialené od väčšiny dát.

Zrozumiteľné vysvetlenie

Zrozumiteľné vysvetlenie

Jednoducho povedané, Outlier detection je identifikácia jednotlivých pozorovaní, ktoré sú podľa štatistického alebo geometrického kritéria neobvykle vzdialené od väčšiny dát. V praxi sa hodnotí podľa konkrétnej úlohy, kvality výsledku, ceny chyby a možnosti zásahu človeka.

Časté otázky

Časté otázky

Čo je Outlier detection?

Outlier detection je identifikácia jednotlivých pozorovaní, ktoré sú podľa štatistického alebo geometrického kritéria neobvykle vzdialené od väčšiny dát.

Na čo sa Outlier detection používa?

Použitie závisí od konkrétnej úlohy a očakávaného výsledku. V praxi sa hodnotí podľa konkrétnej úlohy, kvality výsledku, ceny chyby a možnosti zásahu človeka.

Ako sa Outlier detection overuje v praxi?

Overenie sa robí na reprezentatívnych dátach alebo scenároch, voči jasnej porovnávacej základni a pomocou metrík zodpovedajúcich reálnemu cieľu. Kontrola má zahŕňať aj hraničné prípady, neistotu a prevádzkové náklady.

Aké riziká alebo obmedzenia treba pri Outlier detection sledovať?

Rizikom je nesúlad s pracovnou úlohou, nekontrolovaný automatizovaný výstup a nejasná zodpovednosť. Nasadenie potrebuje ľudskú kontrolu, merateľný cieľ a bezpečný náhradný postup.

Čím sa Outlier detection líši od súvisiacich pojmov?

Outlier detection sa od pojmov Open-set recognition, Out-of-distribution detection, Operational AI odlišuje funkciou, vstupmi, spôsobom výpočtu a účelom výsledku. Súvisiace pojmy môžu spolupracovať, nie sú však automaticky zameniteľné.

Súvisiace pojmy

Súvisiace pojmy

Zdroje a redakčná stopa

Zdroje a redakčná stopa

  • ISO/IEC 22989:2022
  • NIST AI Risk Management Framework 1.0
  • OECD AI Principles
  • Primárna odborná literatúra podľa typu pojmu

Definícia je autorská odborná syntéza. Pri právnych a regulačných rozhodnutiach má prednosť aktuálne oficiálne znenie predpisu a posúdenie konkrétneho prípadu.