Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
AnoGAN
Variante de GAN específicamente diseñada para la detección de anomalías, utilizando un mapeo inverso para reconstruir las muestras y calcular las puntuaciones de anomalía.
Generador
Red neuronal en un GAN que aprende a generar muestras sintéticas imitando la distribución de los datos de entrenamiento normales.
Discriminador
Red neuronal que distingue entre las muestras reales y generadas, proporcionando una señal de error para mejorar el generador.
Función de pérdida adversarial
Función objetivo que optimiza simultáneamente el generador para engañar al discriminador y el discriminador para identificar correctamente las muestras.
Entrenamiento adversarial
Proceso de optimización donde el generador y el discriminador se mejoran mutuamente a través de una competencia continua.
Modelado de distribución normal
Capacidad del GAN para aprender y representar la distribución estadística de los datos normales sin anomalías.
Mapeo inverso
Proceso para encontrar la representación en el espacio latente correspondiente a una muestra dada, esencial para calcular las puntuaciones de anomalía.
GAN condicional
Extensión de los GAN donde el generador y el discriminador reciben información condicional para un control más preciso de la generación.
CycleGAN
Arquitectura GAN con mapeos cíclicos utilizada para la detección de anomalías mediante traducción de dominio entre imágenes normales y anormales.
GAN variacional
Combinación de VAE y GAN que proporciona una mejor regularización del espacio latente para una detección de anomalías más robusta.
Umbral de detección
Valor límite del puntaje de anomalía por encima del cual una muestra se clasifica como anormal, determinada mediante validación estadística.
GAN bidireccional
Arquitectura que permite tanto la generación como la inferencia eficiente en el espacio latente, optimizada para la detección de anomalías.