外れ値検出
予想されるパターンから大幅に逸脱するデータポイントを特定したり、予測をモデル化したりして、レビューや緩和措置を誘発する手法。
Definition
方法には、統計的閾値（Zスコア）、距離ベースのアルゴリズム（k-NN外れ値スコア）、またはモデルベースの残差分析が含まれます。外れ値検出は、入力データ (センサーの読み取り値の破損など) または出力 (ありそうもない予測など) の異常を検出します。ガバナンスは、許容できる異常率を定義し、自動アラートまたはセーフモードフォールバックを設定し、フラグが立てられた項目の調査と是正のためのワークフローを確立します。
Real-World Example
製造品質の AI が機器のセンサーストリームを監視します。ランダムフォレストの異常検出器を使用して、3 標準偏差を超える温度測定値があればそれを検出します。外れ値が発生すると、システムはオペレーターに警告し、組立ラインを一時停止し、根本原因分析のためにイベントをログに記録し、不良品のバッチが発生するのを防ぎます。
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