Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Detección de anomalías por densidad
Enfoque que identifica las anomalías como puntos situados en regiones de baja densidad en comparación con el resto de los datos, utilizando algoritmos como LOF o DBSCAN.
Detección de anomalías en tiempo real
Proceso continuo de identificación de anomalías en los flujos de datos instantáneos, que requiere algoritmos de baja latencia y alto rendimiento.
Anomalías multivariantes
Desviaciones anormales detectadas cuando se consideran simultáneamente varias variables, las cuales pueden pasar desapercibidas en un análisis univariante.
Anomalías contextuales
Observaciones anormales solo en un contexto específico, como una venta alta en un periodo normal pero baja durante las rebajas.
Anomalías colectivas
Conjunto de observaciones que son normales individualmente pero anormales cuando aparecen juntas en una secuencia o un grupo.
Test de Grubbs
Prueba de hipótesis estadística para detectar un único valor atípico en un conjunto de datos que sigue una distribución normal.
Detección de anomalías por aprendizaje profundo
Uso de redes neuronales profundas como los autoencoders, GANs o LSTMs para modelar patrones complejos e identificar desviaciones.
Detección de anomalías supervisada
Enfoque que utiliza datos etiquetados (normales/anormales) para entrenar modelos de clasificación como la regresión logística o los bosques aleatorios.
Métrica de reconstrucción
Error cuadrático medio u otra medida de divergencia entre los datos originales y su reconstrucción por un modelo, utilizada para cuantificar la anomalía.