Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Detección de anomalías mediante aprendizaje supervisado
Utilización de algoritmos entrenados con datos etiquetados para identificar anomalías basándose en ejemplos conocidos.
Detección de anomalías mediante aprendizaje no supervisado
Identificación automática de anomalías sin datos etiquetados previos, detectando los patrones que se desvían de la norma.
Detección de anomalías mediante autoencoders
Uso de redes neuronales que aprenden a reconstruir los datos normales, los altos errores de reconstrucción indicando anomalías.
Bosque de Aislamiento para anomalías
Algoritmo basado en árboles de decisión que aísla las observaciones según su facilidad de separación, ya que las anomalías son más rápidas de aislar.
Detección de anomalías temporales
Identificación de patrones anómalos en series temporales analizando tendencias, estacionalidades y rupturas en el tiempo.
One-Class SVM
Algoritmo de aprendizaje que aprende una frontera alrededor de los datos normales, clasificando todo lo que queda fuera como anomalía.
Detección de anomalías en flujo continuo
Técnicas adaptadas para identificar anomalías en tiempo real en flujos de datos continuos y voluminosos.
Detección de anomalías multivariante
Análisis simultáneo de múltiples variables para detectar anomalías que no serían visibles al examinar cada variable por separado.
Detección de anomalías mediante clustering
Identificación de anomalías como puntos de datos que no pertenecen a ningún clúster o que se encuentran en clústeres muy pequeños.
Detección de anomalías contextuales
Detección de anomalías que dependen del contexto, donde un valor puede ser normal en ciertas situaciones pero anómalo en otras.
Detección de anomalías mediante grafos
Identificación de estructuras o comportamientos anómalos en datos representados en forma de grafos y redes.
Detección de anomalías por métodos estadísticos
Utilización de pruebas estadísticas y modelos probabilísticos para identificar las observaciones que se desvían significativamente de la distribución esperada.
Detección de anomalías mediante deep learning
Aplicación de redes neuronales profundas para capturar patrones complejos e identificar anomalías sutiles en datos de alta dimensión.
Detección de anomalías colectivas
Identificación de grupos de observaciones que, individualmente normales, forman un conjunto anormal cuando aparecen juntas.