Términos del glosario

¿Qué es Detección de anomalías? La detección de anomalías es una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para identificar patrones inusuales o anómalos en los datos. El objetivo de la detección de anomalías es encontrar observaciones que se desvían significativamente del comportamiento normal o esperado. En otras palabras, la detección de anomalías es una técnica que permite a los sistemas de inteligencia artificial identificar datos que no se ajustan a los patrones esperados, lo que puede ser muy útil para detectar fraudes, intrusiones en la seguridad, fallas en los sistemas, y otros eventos inesperados que puedan tener un impacto negativo en el rendimiento o la seguridad de un sistema. La detección de anomalías es una técnica ampliamente utilizada en la industria y puede aplicarse a una variedad de campos, como el monitoreo de infraestructuras críticas, la detección de enfermedades en el campo médico, la detección de errores en la producción industrial, y el análisis de datos financieros.

¿Qué es Detección de objetos? La detección de objetos es una tarea fundamental en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que consiste en identificar y localizar objetos específicos dentro de una imagen o video. El objetivo de la detección de objetos es generar un conjunto de cuadros delimitadores que rodean los objetos de interés en una imagen o video, así como clasificar cada objeto según su categoría correspondiente. En otras palabras, la detección de objetos es una técnica que permite a los sistemas de inteligencia artificial detectar y reconocer la presencia de objetos en una imagen o video, lo que es esencial para muchas aplicaciones prácticas, como la conducción autónoma, la vigilancia de seguridad y la robótica.