Descripción: Las bibliotecas de detección de anomalías en Java son herramientas y frameworks que proporcionan algoritmos y métodos para identificar patrones inusuales en conjuntos de datos. Estas bibliotecas son esenciales en el campo de la inteligencia artificial, ya que permiten a los desarrolladores y científicos de datos detectar comportamientos anómalos que pueden indicar problemas, fraudes o fallos en sistemas. Entre sus características principales se encuentran la capacidad de trabajar con grandes volúmenes de datos, la integración con otras herramientas de análisis y la flexibilidad para adaptarse a diferentes tipos de datos y dominios. Estas bibliotecas suelen incluir algoritmos como el aislamiento forestal, máquinas de soporte vectorial y métodos estadísticos, lo que las convierte en recursos valiosos para la minería de datos y el aprendizaje automático. Su relevancia radica en la creciente necesidad de las organizaciones de monitorear y analizar datos en tiempo real, lo que les permite tomar decisiones informadas y mejorar la seguridad y eficiencia operativa.
