Detección de anomalías
Métodos que señalan observaciones inusuales respecto a una referencia definida o un patrón aprendido.
¿Cuándo es inusual una observación?
La detección de anomalías señala observaciones que se apartan de forma inusual de una referencia definida o un patrón aprendido. Lo que se considera normal depende de los datos, las características y el método elegidos. Algunos enfoques buscan valores atípicos en datos existentes; otros evalúan observaciones nuevas con una base considerada normal. Una señal ofrece un motivo para investigar. No explica la causa de la desviación ni demuestra por sí sola un error o fraude.
En una empresa de servicio ficticia, un sistema debe señalar un aumento inusual de solicitudes registradas. El equipo prevé casos con nuevas solicitudes reales de clientes y con casos antiguos importados juntos en un lote. También se deben considerar las diferencias habituales entre días de la semana. Una persona responsable comprueba si ha aumentado el trabajo o si el registro ha cambiado el recuento. Las medidas son distintas, como planificar capacidad o corregir el análisis. En la prueba se registran falsas alertas y anomalías pasadas por alto; un recuento alto no determina por sí solo ninguna de esas medidas.
Fuentes
Términos relacionados
- Aprendizaje automáticoLos modelos aprenden patrones de los datos y los aplican a nuevas entradas.
- Inferencia de IAAplicar un modelo ya entrenado a entradas para obtener un resultado.
- Evaluación de LLMLa evaluación de LLM comprueba resultados según tareas y criterios definidos. Un buen caso aislado no demuestra calidad general.
- Modelo de previsiónUn modelo que utiliza la información disponible para estimar una magnitud futura durante un periodo definido.
- Aprendizaje no supervisadoUn método que busca patrones en los datos sin respuestas objetivo predefinidas para la tarea de entrenamiento concreta.
- Ficha de modeloUna ficha de modelo documenta el propósito, las bases, las condiciones de evaluación y los límites conocidos de una versión de un modelo de IA.
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