Descripción: La detección de bumps es un proceso crucial en el análisis de datos que se centra en identificar cambios repentinos o inusuales en conjuntos de datos. Estos cambios, conocidos como ‘bumps’, pueden ser indicativos de anomalías que requieren atención, ya que pueden señalar problemas subyacentes o eventos significativos. Este proceso se basa en técnicas de inteligencia artificial (IA) que permiten a los sistemas aprender patrones normales en los datos y, a partir de ahí, detectar desviaciones que podrían no ser evidentes a simple vista. La detección de bumps es especialmente relevante en contextos donde la integridad de los datos es crítica, como en la monitorización de sistemas industriales, la detección de fraudes financieros o el análisis de datos de salud. Al identificar estos cambios, las organizaciones pueden actuar rápidamente para investigar y mitigar posibles riesgos, optimizando así la toma de decisiones y mejorando la eficiencia operativa. En un mundo donde los datos son cada vez más abundantes, la capacidad de detectar anomalías de manera efectiva se ha convertido en una herramienta esencial para las empresas y los investigadores.
