Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Métodos Estatísticos Clássicos
Abordagens baseadas em testes estatísticos e distribuições de probabilidade para identificar valores atípicos.
Detecção por Isolation Forest
Algoritmo de conjunto que utiliza árvores de decisão aleatórias para isolar eficazmente as anomalias.
Autoencoders para Anomalias
Redes neurais que aprendem a reconstruir dados normais, com anomalias apresentando altos erros de reconstrução.
SVM de Uma Classe
Máquina de Vetores de Suporte que aprende uma fronteira em torno dos dados normais para detectar anomalias.
Detecção em Séries Temporais
Tecnologias especializadas para identificar anomalias em dados sequenciais e temporais.
Métodos Baseados na Densidade
Algoritmos como DBSCAN e LOF identificam anomalias como pontos em regiões de baixa densidade.
Detecção em Streaming
Algoritmos em tempo real que processam fluxos de dados contínuos para detectar anomalias dinâmicas.
Anomalias Contextuais
Detecção de observações anômalas apenas em um contexto específico ou ambiente dado.
Detecção Multivariada
Técnicas que analisam as relações entre múltiplas variáveis para identificar anomalias multidimensionais.
Métodos por Agrupamento
Abordagens que identificam anomalias como pontos que não pertencem a nenhum cluster ou que estão distantes dos centroides.
Anomalias Coletivas
Detecção de grupos de observações que são anormais em conjunto, mas não individualmente.
Detecção por Aprendizagem Profunda
Uso de redes neurais profundas (GAN, LSTM, Transformers) para a detecção complexa de anomalias.