Descripción: La detección de anomalías de alta dimensionalidad se refiere a un conjunto de técnicas diseñadas específicamente para identificar patrones inusuales o atípicos en conjuntos de datos que poseen un gran número de dimensiones o características. En el contexto de la inteligencia artificial, estas técnicas son cruciales, ya que los datos en el mundo real a menudo son complejos y multidimensionales, lo que dificulta la identificación de anomalías utilizando métodos tradicionales. La alta dimensionalidad puede llevar a problemas como la maldición de la dimensionalidad, donde la distancia entre los puntos de datos se vuelve menos significativa, complicando la detección de outliers. Las técnicas de detección de anomalías en alta dimensionalidad incluyen algoritmos de aprendizaje automático, como el aislamiento de bosques, máquinas de soporte vectorial y redes neuronales, que son capaces de aprender patrones complejos y detectar desviaciones. Estas técnicas no solo ayudan a mejorar la precisión en la identificación de anomalías, sino que también permiten una mejor comprensión de la estructura subyacente de los datos. La relevancia de estas técnicas se extiende a diversas industrias, como la sanidad, la seguridad informática, y la monitorización de sistemas en tiempo real, donde la identificación temprana de anomalías puede prevenir pérdidas significativas y mejorar la toma de decisiones.
