Inteligencia Artificial
Qué es Detección de anomalías
Identificación de desviaciones del comportamiento normal en datos
Detección de Anomalías
La detección de anomalías es un método de aprendizaje automático para identificar automáticamente patrones inusuales, desviaciones o valores atípicos en los datos.
Métodos de Detección
| Método | Descripción | Aplicación | |--------|-------------|------------| | Estadístico | Z-score, IQR | Datos numéricos simples | | Clustering | K-means, DBSCAN | Agrupación de objetos similares | | Isolation Forest | Isolation Forest | Datos de alta dimensión | | Autoencoders | Enfoque de redes neuronales | Patrones complejos |
Áreas de Aplicación
- Ciberseguridad — detección de intrusiones y ataques
- Finanzas — detección de fraude
- Manufactura — mantenimiento predictivo
- Salud — diagnóstico de enfermedades
- IoT — monitoreo de sensores
Tipos de Anomalías
- Puntuales — observaciones anómalas individuales
- Contextuales — anomalías en contexto específico
- Colectivas — grupos de anomalías relacionadas
Métricas de Calidad
- Precisión
- Recall (Exhaustividad)
- F1-score
- AUC-ROC