Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
ARIMA
Modelo estadístico AutoRegressive Integrated Moving Average utilizado para analizar y predecir series temporales capturando las tendencias, estacionalidades y autocorrelaciones de los datos.
STL
Algoritmo de descomposición Seasonal and Trend using Loess que separa una serie temporal en componentes de tendencia, estacionalidad y residuos para facilitar la detección de anomalías.
CUSUM
Algoritmo de detección de cambio de punto que acumula las desviaciones con respecto a una media de referencia, señalando las anomalías cuando la acumulación excede un umbral.
Prophet
Biblioteca de predicción desarrollada por Facebook que descompone las series temporales en tendencia, estacionalidad y días festivos, facilitando la identificación de anomalías residuales.
DBSCAN
Algoritmo de clustering basado en densidad que identifica las anomalías como puntos aislados en las regiones de baja densidad del espacio temporal.
Holt-Winters
Método de suavizado exponencial triple que modela nivel, tendencia y estacionalidad, permitiendo detectar anomalías mediante el análisis de errores de predicción.
Autoencodeur LSTM
Arquitectura híbrida que combina LSTM y autoencoder para aprender representaciones temporales normales y reconstruir secuencias, donde errores elevados indican anomalías.