Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Autoencoder Anómalo
Variante de los autoencoders donde el modelo se entrena principalmente con datos anómalos, permitiendo una reconstrucción eficiente de las anomalías y una mala reconstrucción de los datos normales.
Detección de Anomalías con GAN
Método que utiliza Redes Generativas Antagónicas (GAN) donde el discriminador aprende a distinguir los datos normales de las anomalías, o el generador es incapaz de crear anomalías realistas.
Mecanismo de Atención para Anomalías
Módulo en las redes neuronales que pondera la importancia de diferentes partes de los datos de entrada, permitiendo aislar las regiones o los pasos de tiempo responsables del comportamiento anómalo.
Detección de Anomalías con LSTM
Enfoque que utiliza redes neuronales recurrentes de memoria larga (LSTM) para modelar las dependencias temporales de las series temporales e identificar las desviaciones respecto al patrón aprendido.
Transformers para Series Temporales
Aplicación de la arquitectura Transformer, basada en mecanismos de auto-atención, para modelar las relaciones a largo plazo en los datos secuenciales y detectar anomalías sutiles.
Aprendizaje No Supervisado Profundo
Paradigma donde las redes neuronales profundas aprenden la estructura de los datos normales sin etiquetas, utilizando este conocimiento para señalar cualquier desviación como una anomalía.
Isolation Forest Profundo
Extensión del algoritmo Isolation Forest donde las divisiones del espacio se realizan mediante capas de neuronas, permitiendo un aislamiento más complejo y eficiente de las anomalías en espacios de alta dimensión.
Red Neuronal de Grafos para Anomalías
Uso de redes neuronales en grafos para detectar anomalías en datos estructurados en redes, identificando nodos o subgrafos cuyo comportamiento se desvía de la norma.
Memoria Episódica para Anomalías
Arquitectura de red neuronal que integra un módulo de memoria que almacena prototipos de datos normales, permitiendo comparar las nuevas entradas con esta base de conocimientos para detectar anomalías.
Codificación Predictiva para Anomalías
Modelo que predice el siguiente paso de tiempo en una secuencia; un gran error de predicción indica que el evento observado fue inesperado y, por lo tanto, potencialmente anormal.
Aprendizaje Contrastivo para Anomalías
Técnica de aprendizaje donde el modelo se entrena para acercar las representaciones de datos normales y alejar las de las anomalías, mejorando la separación en el espacio latente.
Autoencoder Variacional (VAE) para Anomalías
Autoencoder que aprende una distribución probabilística del espacio latente; las anomalías se identifican por su baja probabilidad bajo esta distribución aprendida sobre los datos normales.