Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Hiperplano separador
Subespacio de dimensión N-1 en un espacio de N dimensiones que maximiza el margen entre los datos normales y el origen, sirviendo como frontera de clasificación.
Vectores de soporte
Puntos críticos que definen la frontera de decisión y sostienen el hiperplano, siendo los más cercanos a la frontera en el espacio transformado.
Kernel RBF
Función núcleo de base radial gaussiana que proyecta los datos en un espacio infinito, permitiendo la detección de anomalías no lineales complejas.
Nu-SVM
Variante del One-Class SVM que utiliza el parámetro nu para controlar la proporción esperada de anomalías, ofreciendo un control más intuitivo sobre la tasa de errores.
SVDD
Support Vector Data Description, método alternativo que busca una hiperesfera mínima que englobe los datos normales en lugar de un hiperplano separador.
Tasa de contaminación
Parámetro que estima la proporción de anomalías en el conjunto de datos, influyendo en la posición de la frontera de decisión en el algoritmo.
Espacio de características
Espacio multidimensional donde los datos se representan después de la transformación por la función núcleo, permitiendo una mejor separación de las clases.
Aprendizaje semisupervisado
Enfoque híbrido donde el One-Class SVM se entrena con datos normales etiquetados para detectar anomalías no etiquetadas en producción.
Detección de novedad
Aplicación específica del One-Class SVM para identificar nuevas clases o comportamientos que nunca se han observado durante el entrenamiento.
Cuantil de confianza
Umbral estadístico basado en la distribución de puntajes de anomalía, permitiendo calibrar el nivel de confianza en la detección.
Validación cruzada de una sola clase
Técnica de validación específica para algoritmos de detección de anomalías que preserva la naturaleza unilateral de los datos durante la evaluación.