Análisis y comparación de algoritmos de detección de anomalías

Abstract

[ES] El principal objetivo de este estudio es analizar el comportamiento de varios algoritmos de detección de anomalías. Se estudiarán distintas librerías del lenguaje Python en la que se encuentran los algoritmos, que se aplicarán a distintos conjuntos de datos de diferentes campos de la ciencia.

Se trata de analizar y comparar la eficacia de dichos algoritmos para cada tipo de conjuntos de datos. Teniendo en cuenta la diversidad de campos de aplicación de la detección de anomalías el objetivo del trabajo es el análisis de los algoritmos mediante distintas métricas independientemente del tipo de conjunto de datos. Se compararán generalmente las técnicas actuales de detección de comportamientos anómalos y se examinarán las distintas técnicas de análisis y captura de anomalías.

[EN] The main objective of this paper is to analyze the behavior of different algorithms for anomaly detection. We will study different libraries of Python language in which different algorithms are found, which will be applied to different data sets from different fields of science.

The aim is to analyze and compare the effectiveness of these algorithms for each type of data set. Considering the diversity of fields of application of anomaly detection, the objective of the work is the analysis of the algorithms using different metrics regardless of the type of data set. Current techniques for detecting abnormal behavior will generally be compared and the different techniques for analyzing and capturing anomalies will be examined.