Anomaly Detection

이상치의 네 가지 얼굴

값 하나의 이탈, 특정 상황 속에서의 이탈, 연속 패턴의 변화, 데이터 수집 오류를 구분해 보았습니다. 같은 값이라도 경기 맥락과 측정 과정에 따라 조사해야 할 이상 현상인지 단순한 변동인지 달라집니다.

3기 7회차 메인 발표 · PDF 4쪽

팀 분석

ABS 판정과 심판 판단의 차이를 비교하고, 어떤 상황에서 판정 불일치가 커지는지 팀별 질문으로 확장했습니다. 이상 탐지 결과를 실제 조사나 챌린지 우선순위로 연결하려면 원자료와 사건의 맥락을 다시 확인해야 합니다.

해석 기준

모델이 표시한 이상치를 곧바로 오류나 진실로 단정하지 않습니다. 기준 기간, 비교 집단, 결측과 측정 오류를 확인한 뒤 왜 드문 값인지 설명할 수 있어야 합니다.

3기 7회차 메인 발표 · PDF 29쪽

다음 질문

희귀한 경기 상황과 데이터 품질 문제를 어떻게 분리할지, 그리고 탐지된 패턴이 다른 시즌과 리그에서도 반복되는지 후속 검증으로 남겼습니다.