Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Métodos Estadísticos Clásicos
Enfoques basados en pruebas estadísticas y distribuciones de probabilidad para identificar valores atípicos.
Detección mediante Isolation Forest
Algoritmo de conjunto que utiliza árboles de decisión aleatorios para aislar eficazmente las anomalías.
Autoencoders para Anomalías
Redes neuronales que aprenden a reconstruir los datos normales, las anomalías teniendo errores de reconstrucción elevados.
SVM de una sola clase
Máquina de vectores de soporte que aprende una frontera alrededor de los datos normales para detectar los valores atípicos.
Detección en Series Temporales
Técnicas especializadas para identificar las anomalías en los datos secuenciales y temporales.
Métodos Basados en la Densidad
Algoritmos como DBSCAN y LOF identificando las anomalías como puntos en regiones de baja densidad.
Detección en Streaming
Algoritmos en tiempo real que procesan flujos de datos continuos para detectar anomalías dinámicas.
Anomalías contextuales
Detección de observaciones anormales únicamente en un contexto específico o entorno dado.
Detección Multivariante
Técnicas que analizan las relaciones entre varias variables para identificar las anomalías multidimensionales.
Métodos de agrupamiento
Enfoques que identifican las anomalías como puntos que no pertenecen a ningún clúster o que están alejados de los centroides.
Anomalías Colectivas
Detección de grupos de observaciones que son anormales en conjunto pero no individualmente.
Detección mediante aprendizaje profundo
Utilización de redes neuronales profundas (GAN, LSTM, Transformers) para la detección compleja de anomalías.