# Prognozy i anomalie

EN: **Forecasting and anomaly detection** · id `timeseries`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Uczenie maszynowe](https://aiatlasgraph.com/t/ml.md) › Prognozy i anomalie

## Description

- PL: Przewidywanie zmian i wykrywanie nietypowych zdarzeń.
- EN: Predicting change and spotting unusual events.

## In one sentence

- PL: To przewidywanie zmian w danych i wykrywanie zdarzeń odbiegających od zwykłego przebiegu.
- EN: This predicts changes in data and detects events that depart from their usual pattern.

## Problem it solves

- PL: Potrzebujesz wcześniej zauważyć wzrost zapotrzebowania, opóźnienie lub nietypowy odczyt, zamiast reagować dopiero po zdarzeniu.
- EN: You need early indications of rising demand, delays or unusual readings instead of reacting only after events occur.

## What it does

- PL: Porównuje obserwacje z wcześniejszymi wzorcami, przewiduje kolejne wartości i wskazuje przypadki wymagające bliższego sprawdzenia.
- EN: It compares observations with earlier patterns, predicts future values and flags cases that need closer examination.

## Everyday example

- PL: System budynku prognozuje zużycie energii i zwraca uwagę na nagły odczyt, który nie pasuje do dotychczasowej pracy urządzeń.
- EN: A building system forecasts energy use and flags a sudden reading that does not match the equipment's previous behaviour.

## This concerns you if you…

- PL: planujesz na podstawie danych zmieniających się w czasie
- PL: chcesz wcześniej zauważać nietypowe zdarzenia
- EN: plan using data that changes over time
- EN: want early indications of unusual events

## Keywords

forecast horizons · seasonality · autocorrelation · trend decomposition · ARIMA · exponential smoothing · zero-shot forecasting · anomaly scores

## How it works

- PL: Historia obserwacji i dostępne w czasie cechy opisują zależności trendu, sezonowości oraz zmian stanu. Model przewiduje przyszłe wartości lub rozkłady, a odchylenia od oczekiwanego zachowania mogą sygnalizować anomalie.
- EN: Observation histories and time-available features describe trends, seasonality and state changes. Models predict future values or distributions, while deviations from expected behaviour can signal anomalies.

## Limits

- PL: Prognoza zależy od horyzontu i stabilności zależności. Zmiany reżimu, brakujące pomiary i informacje z przyszłości zaburzają ocenę; błąd prognozy nie zawsze oznacza anomalię.
- EN: Forecasts depend on horizons and relationship stability. Regime shifts, missing measurements and future-information leakage distort evaluation; forecast error does not always indicate anomaly.

## Key terms

- PL: **horyzont prognozy**: Odległość w czasie między ostatnią obserwacją a przewidywanym wynikiem.
- PL: **sezonowość**: Powtarzalny wzorzec zmian związany z określonym cyklem czasu.
- EN: **forecast horizon**: The time distance between the latest observation and the predicted outcome.
- EN: **seasonality**: A recurring change pattern associated with a time cycle.

## Know first

- [Rozkłady prawdopodobieństwa (Probability distributions)](https://aiatlasgraph.com/t/distributions.md)

## Examples

- PL: Szeregi czasowe · detekcja anomalii
- EN: Time series · anomaly detection

## Subtopics (3 direct, 3 in total)

- [Klasyczne prognozowanie szeregów czasowych (Classical time-series forecasting)](https://aiatlasgraph.com/t/classicforecasting.md): Statistical models of trend, seasonality and dependence on past values; still a strong baseline for business forecasting.
- [Modele bazowe dla szeregów czasowych (Time-series foundation models)](https://aiatlasgraph.com/t/tsfoundation.md): Transformers pretrained on a very large number of diverse series that forecast a new series without training on it (zero-shot).
- [Wykrywanie anomalii i nowości (Outlier and novelty detection)](https://aiatlasgraph.com/t/anomalydetection.md): Finding examples that do not fit the rest of the data (outliers) or what the model has seen before (novelties), e.g. fraud, failures or unusual readings.

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Szeregi czasowe zdjęć satelitarnych (Satellite image time series)](https://aiatlasgraph.com/t/sits.md)
- [Wykrywanie fal grawitacyjnych przez sieci neuronowe (Deep learning detection of gravitational waves)](https://aiatlasgraph.com/t/gwdetection.md)
- [Wyszukiwanie planet pozasłonecznych w zmianach jasności gwiazd (Exoplanet transit detection with deep learning)](https://aiatlasgraph.com/t/exoplanetdetect.md)

## Sources

- [Stanford CS229 · Machine Learning (2018, archiwum)](<https://cs229.stanford.edu/syllabus-autumn2018.html>) `cs229` · reference: Klasyczne ML, statystyka i podstawy uczenia. Użyte jako stabilny szkielet, nie przegląd nowości.
- [Google · Recommendation Systems](<https://developers.google.com/machine-learning/recommendation/overview>) `rec` · reference: Rekomendacje, retrieval, scoring i reranking.
- [DeepLearning.AI — course catalogue](<https://www.deeplearning.ai/courses>) `dlai` · course catalogue: 42 topic labels with counts, about 130 courses.

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/timeseries · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30