UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Visión Artificial
Contenido: BLOQUE 1. Percepción visual y auditiva digitalización y cancelación de anomalías
Guía de Estudio: TEMA 5. Detección y cancelac...
UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Visión Artificial
Contenido: BLOQUE 1. Percepción visual y auditiva digitalización y cancelación de anomalías
Guía de Estudio: TEMA 5. Detección y cancelación de anomalías
Introducción
La detección y cancelación de anomalías es un campo crucial en la inteligencia artificial (IA),
especialmente en áreas como la ciberseguridad, el mantenimiento predictivo y la gestión de
datos. Este tema abarca una variedad de técnicas y algoritmos diseñados para identificar
desviaciones significativas en los datos y eliminarlas de manera efectiva. Esta guía de estudio
proporcionará una visión profunda y técnica sobre el tema, abordando la definición de anomalías,
métodos de identificación y técnicas de eliminación.
a. ¿Cómo estudiar este tema?
Para estudiar la detección y cancelación de anomalías, es esencial:
1. Familiarizarse con los Fundamentos: Comprender conceptos básicos de estadística,
aprendizaje automático y procesamiento de datos.
2. Revisar Literatura Académica: Leer artículos de investigación, libros y revisiones sobre el
tema.
3. Practicar con Datos Reales: Utilizar conjuntos de datos disponibles públicamente para
aplicar y probar diversas técnicas.
4. Implementar Algoritmos: Programar algoritmos desde cero en lenguajes como Python
utilizando bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow y PyTorch.
5. Evaluar Resultados: Aprender técnicas para evaluar la efectividad de los métodos de
detección y cancelación de anomalías.
b. Definición de anomalía
Una anomalía, también conocida como outlier, es una observación que se desvía
significativamente del resto de los datos. Las anomalías pueden indicar errores de medición,
eventos raros o problemas subyacentes en el sistema monitorizado. Son cruciales para detectar
fraudes, fallos en sistemas y comportamientos inusuales.
Características de las Anomalías
Rareza: Las anomalías son eventos poco frecuentes en el conjunto de datos.
Desviación Significativa: Se desvían notablemente de la norma establecida por el resto
de los datos.
Implicaciones Significativas: Pueden tener un impacto considerable en el análisis y
decisiones basadas en datos.
, c. Métodos de identificación de anomalías
1. Métodos Estadísticos
Los métodos estadísticos asumen un modelo de distribución para los datos y detectan anomalías
basadas en la desviación de los datos respecto a este modelo.
Ventajas: Simplicidad y claridad matemática.
Desventajas: Poca flexibilidad para datos no paramétricos o distribuciones complejas.
2. Métodos Basados en Aprendizaje Supervisado
Utilizan técnicas de clasificación para detectar anomalías. Requieren un conjunto de datos
etiquetado donde las anomalías están previamente identificadas.
Ventajas: Alta precisión en conjuntos de datos etiquetados.
Desventajas: Requieren gran cantidad de datos etiquetados, que pueden ser costosos y
difíciles de obtener.
3. Métodos Basados en Aprendizaje No Supervisado
Detectan anomalías sin necesidad de datos etiquetados. Utilizan algoritmos como clustering y
reducción de dimensionalidad.
Ventajas: No requieren datos etiquetados.
Desventajas: Pueden tener problemas de precisión y ser más difíciles de interpretar.
4. Métodos Basados en Redes Neuronales
Utilizan arquitecturas de redes neuronales, como autoencoders y redes generativas adversariales
(GANs), para detectar anomalías.
Ventajas: Capacidad para manejar datos complejos y no lineales.
Desventajas: Requieren mucho poder computacional y pueden ser difíciles de entrenar.
d. Eliminación de anomalías
Técnicas de Eliminación
1. Filtrado: Utilizar reglas y umbrales para eliminar datos anómalos.
o Ventajas: Simplicidad y rapidez.
o Desventajas: Puede eliminar datos válidos y no adaptarse a cambios en los datos.
2. Interpolación y Sustitución: Reemplazar datos anómalos con valores interpolados o
sustitutivos.
o Ventajas: Preserva la estructura del conjunto de datos.
o Desventajas: Puede introducir sesgos si no se hace correctamente.
3. Modelado Predictivo: Utilizar modelos predictivos para estimar y reemplazar valores
anómalos.
o Ventajas: Más precisión y adaptabilidad.
o Desventajas: Complejidad y necesidad de modelos bien entrenados.
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