Descripción: El aprendizaje de desbalance se refiere a un conjunto de técnicas y métodos utilizados para abordar el problema de conjuntos de datos desbalanceados en el aprendizaje automático. En muchos escenarios de análisis de datos, las clases de interés, como las anomalías o eventos raros, son significativamente menos frecuentes que las clases normales. Esto puede llevar a que los modelos de aprendizaje automático se vean sesgados hacia la clase mayoritaria, resultando en un rendimiento deficiente en la identificación de las anomalías. Las técnicas de aprendizaje de desbalance buscan equilibrar la representación de las clases, ya sea mediante la recolección de más datos de la clase minoritaria, la generación de datos sintéticos, o la modificación de los algoritmos de aprendizaje para que presten más atención a las instancias raras. Estas técnicas son cruciales en diversas aplicaciones donde la detección de anomalías es vital, como en la detección de fraudes, el monitoreo de sistemas de salud, y la seguridad cibernética. Al mejorar la capacidad de los modelos para identificar correctamente las anomalías, se pueden prevenir pérdidas económicas, mejorar la seguridad y optimizar procesos operativos.
