Descripción: La incorporación de conocimiento del dominio en la detección de anomalías se refiere a la integración de la experiencia y el entendimiento de expertos en un área específica dentro de los procesos de identificación de comportamientos inusuales en los datos. Este enfoque permite que los sistemas de detección no solo se basen en algoritmos y modelos estadísticos, sino que también consideren el contexto y las particularidades del dominio en cuestión. Al integrar este conocimiento, se pueden establecer umbrales más precisos y relevantes, así como identificar patrones que podrían pasar desapercibidos para un sistema automatizado. Esta sinergia entre la inteligencia artificial y la experiencia humana es crucial, ya que los expertos pueden proporcionar información sobre qué constituye una anomalía en su campo, lo que mejora la precisión y la efectividad de los sistemas de detección. Además, la incorporación de conocimiento del dominio puede facilitar la interpretación de los resultados, permitiendo a los analistas comprender mejor las causas subyacentes de las anomalías detectadas. En resumen, este enfoque no solo optimiza la detección de anomalías, sino que también enriquece el proceso de análisis, haciendo que los resultados sean más útiles y aplicables en la toma de decisiones.
