Descripción: Los modelos suplementarios son enfoques en el ámbito de la inteligencia artificial que buscan aproximar el comportamiento de modelos más complejos, facilitando así la detección de anomalías en diversos conjuntos de datos. Estos modelos se caracterizan por su capacidad para simplificar la representación de datos complejos, permitiendo a los analistas identificar patrones inusuales o desviaciones significativas de la norma. Al actuar como una especie de ‘modelo de referencia’, los modelos suplementarios pueden ser entrenados con datos históricos para aprender el comportamiento esperado de un sistema, lo que les permite detectar anomalías cuando los nuevos datos se desvían de este comportamiento. Esta técnica es especialmente valiosa en contextos donde la identificación temprana de anomalías puede prevenir problemas mayores, como fraudes financieros, fallos en maquinaria, o ciberataques. La flexibilidad de estos modelos permite su aplicación en una variedad de dominios, haciendo de ellos una herramienta esencial en el análisis de datos moderno.
