Descripción: Un algoritmo de detección de anomalías es un método computacional utilizado para identificar patrones inusuales o inesperados en conjuntos de datos. Estos algoritmos son fundamentales en el análisis de datos, ya que permiten a las organizaciones detectar comportamientos anómalos que podrían indicar problemas, fraudes o fallos en sistemas. La detección de anomalías se basa en la premisa de que la mayoría de los datos se comportan de manera predecible, y cualquier desviación significativa de este comportamiento puede ser motivo de investigación. Los algoritmos pueden ser supervisados, donde se entrena un modelo con datos etiquetados, o no supervisados, donde el modelo identifica patrones sin información previa. La relevancia de estos algoritmos radica en su capacidad para mejorar la seguridad, optimizar procesos y garantizar la calidad de los datos, lo que los convierte en herramientas esenciales en campos como la ciberseguridad, la salud, las finanzas y el mantenimiento predictivo.
Historia: La detección de anomalías tiene sus raíces en la estadística y el análisis de datos, con desarrollos significativos en la década de 1960. Sin embargo, el auge de la computación y el análisis de grandes volúmenes de datos en la década de 1990 impulsó su evolución. Con el avance de técnicas de aprendizaje automático y minería de datos, los algoritmos de detección de anomalías se han vuelto más sofisticados y aplicables a una variedad de dominios. En los años 2000, el interés en la detección de anomalías creció en áreas como la ciberseguridad y la detección de fraudes, lo que llevó a la creación de herramientas y frameworks especializados.
Usos: Los algoritmos de detección de anomalías se utilizan en diversas aplicaciones, incluyendo la detección de fraudes en transacciones financieras, la identificación de fallos en sistemas industriales, el monitoreo de la salud de pacientes mediante datos biométricos, y la seguridad informática para detectar intrusiones o comportamientos sospechosos. También se aplican en la detección de defectos en manufactura y en el análisis de redes sociales para identificar comportamientos atípicos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de un algoritmo de detección de anomalías es el uso de técnicas de aprendizaje automático para identificar transacciones fraudulentas en tarjetas de crédito, donde se analizan patrones de gasto y se marcan aquellas que se desvían significativamente de la norma. Otro ejemplo es el monitoreo de sistemas de TI, donde se utilizan algoritmos para detectar accesos no autorizados o comportamientos inusuales en la red. En el ámbito de la salud, se pueden emplear algoritmos para identificar cambios repentinos en los signos vitales de un paciente que podrían indicar una emergencia médica.
