Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Maldición de la dimensionalidad
Fenómeno donde los datos se vuelven dispersos y difíciles de analizar cuando el número de dimensiones aumenta exponencialmente, haciendo que los métodos tradicionales de detección de anomalías sean ineficaces.
Autoencoders variacionales
Redes neuronales profundas que aprenden una representación comprimida de los datos normales, donde las anomalías presentan errores de reconstrucción elevados debido a su baja probabilidad en el espacio latente.
PCA robusto
Variante del análisis de componentes principal resistente a los valores atípicos, utilizando estimadores robustos para identificar las anomalías sin que influyan en la descomposición dimensional.
Subspace Clustering
Enfoque que detecta anomalías en diferentes subespacios de dimensiones, donde un punto puede ser normal en ciertas dimensiones pero anormal en otras combinaciones.
Deep SVDD
Extensión de Support Vector Data Description utilizando redes neuronales profundas para aprender una esfera envolvente compacta de los datos normales en un espacio de características no lineal.
Projection Pursuit
Método que busca proyecciones de datos que revelen estructuras interesantes o anomalías, particularmente útil para detectar patrones no evidentes en alta dimensión.
Proyección aleatoria
Técnica de reducción dimensional que preserva aproximadamente las distancias entre puntos, utilizada para acelerar la detección de anomalías manteniendo las propiedades geométricas.
DAGMM
Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model combinando autoencoders y modelos de mezcla gaussiana para capturar distribuciones complejas y detectar anomalías en espacios de muy alta dimensión.