Descripción: Los modelos de detección de anomalías son herramientas diseñadas específicamente para identificar patrones inusuales o inesperados en conjuntos de datos. Estos modelos son fundamentales en el análisis de datos, ya que permiten a las organizaciones detectar comportamientos anómalos que pueden 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 modelos multimodales, en particular, integran múltiples tipos de datos, como texto, imágenes y señales, para mejorar la precisión de la detección. Esto es especialmente relevante en contextos donde la información proviene de diversas fuentes y formatos, permitiendo una comprensión más holística de las anomalías. La capacidad de estos modelos para aprender de diferentes modalidades de datos les otorga una ventaja significativa en comparación con los enfoques unidimensionales, ya que pueden capturar relaciones complejas y patrones que de otro modo podrían pasar desapercibidos. En un mundo donde la cantidad de datos generados es abrumadora, los modelos de detección de anomalías se han convertido en una herramienta esencial para la seguridad, la calidad del servicio y la toma de decisiones informadas.
