Detección de anomalías

Es un enfoque utilizado en inteligencia artificial y machine learning para identificar patrones inusuales que se desvían significativamente de los datos estándar o normales dentro de un conjunto.

Se aplica en una amplia gama de sectores como finanzas, ciberseguridad, salud y manufactura para detectar fraudes, intrusiones, fallos en el sistema o comportamientos inesperados.

Existen técnicas supervisadas, no supervisadas y semi-supervisadas para su implementación, dependiendo de la disponibilidad y etiquetado de los datos.

Los modelos de aprendizaje automático empleados pueden incluir algoritmos como máquinas de soporte vectorial, bosques aleatorios, redes neuronales o algoritmos de clustering como K-means.

Requiere una correcta preparación de datos, eliminación de ruido y ajuste de hiperparámetros para garantizar resultados fiables y precisos.

Es crucial para la toma de decisiones rápidas y eficaces en entornos dinámicos y de alta incertidumbre.