كشف القيم المتطرفة Outlier Detection هو عملية تحديد البيانات غير الطبيعية أو الشاذة التي تختلف بشكل كبير عن باقي القيم في مجموعة البيانات. هذه القيم قد تنتج عن أخطاء في الإدخال أو القياس، أو قد تكون مؤشرات لظواهر مهمة مثل الاحتيال المالي أو أعطال الأجهزة. يتم الكشف عنها باستخدام طرق إحصائية (مثل الانحراف المعياري وIQR)، أو خوارزميات تعلم آلي مثل Isolation Forest وDBSCAN. دورها أساسي في تحسين جودة البيانات ودقة النماذج ومنع تأثير القيم غير الممثلة على التحليل.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق