Descripción: Las técnicas de detección de anomalías en aprendizaje automático son métodos utilizados para identificar patrones inusuales o inesperados en conjuntos de datos. Estas anomalías pueden indicar errores, fraudes, fallos en el sistema o comportamientos atípicos que requieren atención. La detección de anomalías es crucial en diversas aplicaciones, desde la seguridad informática hasta la monitorización de sistemas industriales y la análisis de comportamiento de clientes. Los algoritmos de aprendizaje automático, como los basados en clustering, árboles de decisión y redes neuronales, son comúnmente empleados para este propósito. Estas técnicas permiten a los sistemas aprender de los datos y mejorar su capacidad para identificar anomalías a medida que se exponen a más información. La detección de anomalías no solo ayuda a prevenir problemas, sino que también puede proporcionar información valiosa sobre el comportamiento de los sistemas y los usuarios. En un mundo donde los datos son cada vez más abundantes, la capacidad de detectar anomalías de manera efectiva se ha vuelto esencial para la toma de decisiones informadas y la optimización de procesos.
