스마트팜에서, 이상치는 특정 변수의 분포에서 일반적인 범위를 크게 벗어난 값들을 가리킵니다. 이러한 값들은 해당 변수의 일반적인 패턴에서 크게 벗어나 있어 통계적으로나 시각적으로 비정상적으로 간주됩니다. 이상치는 종종 잘못된 측정, 실험적 오류, 또는 시스템의 이상 동작과 관련이 있을 수 있습니다. 스마트팜에서는 센서로부터 수집된 데이터에서 이상치를 식별하고 제거함으로써 정확한 데이터 분석과 예측을 할 수 있게 됩니다. 이를 통해 농작물 생산 및 관리에 필요한 신뢰성 있는 정보를 얻을 수 있습니다.
In the context of smart farming, an outlier refers to values that deviate significantly from the normal range in the distribution of a specific variable. These values fall far beyond the typical patterns of the variable and are considered abnormal statistically or visually. Outliers are often associated with measurement errors, experimental anomalies, or abnormal system behavior. In smart farming, identifying and removing outliers from the data collected by sensors allows for accurate data analysis and predictions. This process ensures reliable information for crop production and management by eliminating potentially misleading data points.
