Descripción: La predicción de anomalías es el proceso de identificar patrones inusuales o atípicos en los datos utilizando técnicas de aprendizaje automático. Este enfoque se basa en la premisa de que la mayoría de los datos siguen un comportamiento normal, y cualquier desviación significativa de este patrón puede indicar un problema o una oportunidad. La predicción de anomalías se convierte en una herramienta poderosa para detectar irregularidades sin la necesidad de intervención manual intensiva. Las características principales de este proceso incluyen la capacidad de manejar grandes volúmenes de datos, la identificación de patrones complejos y la adaptación a diferentes tipos de datos, desde series temporales hasta datos tabulares. La relevancia de la predicción de anomalías radica en su aplicación en diversas industrias, donde puede ayudar a prevenir fraudes, mejorar la calidad del servicio y optimizar procesos operativos. A medida que las organizaciones generan y recopilan más datos, la necesidad de herramientas efectivas para identificar anomalías se vuelve cada vez más crítica, haciendo de esta técnica un componente esencial en el análisis de datos moderno.
