Anomalía
En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, denota una observación o instancia que se desvía significativamente de un patrón, norma o grupo esperado en un conjunto de datos.
Se identifica como un dato poco frecuente o inusual que no corresponde al comportamiento habitual del sistema analizado.
Su detección es crucial para tareas como la seguridad informática, el control de calidad, la prevención de fraudes financieros y el monitoreo de sistemas críticos.
En machine learning, el proceso de detección de anomalías se realiza mediante algoritmos especializados que pueden ser supervisados, no supervisados o semi-supervisados.
En modelos supervisados, es necesario contar con datos etiquetados para entrenar el algoritmo sobre lo que constituye un comportamiento normal versus uno anómalo.
En los enfoques no supervisados, el modelo identifica patrones basándose únicamente en la estructura inherente de los datos, sin necesidad de etiquetas.
Su correcta identificación puede influir significativamente en la toma de decisiones, la optimización de procesos y la mejora de la calidad y seguridad de sistemas inteligentes.