¿Qué significa "Pseudo-anomalías"?

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Las pseudo-anomalías son eventos inusuales falsos creados a partir de datos normales para ayudar a detectar anomalías reales. Se generan cuando un sistema, como un autoencoder, se entrena principalmente con datos normales. La idea es que el sistema reconozca cómo es lo normal para que pueda identificar lo que es diferente. Sin embargo, a veces también puede hacer un buen trabajo reconociendo eventos raros, lo que complica las cosas.

Para solucionarlo, se añade ruido que el sistema aprende a los datos normales para crear estas pseudo-anomalías. Esto ayuda al sistema a aprender mejor a detectar eventos realmente extraños, dándole práctica tanto con datos normales como con estos eventos falsos creados.

Al usar pseudo-anomalías, los sistemas de detección pueden mejorar su capacidad para encontrar problemas reales en varias situaciones, como en videos de seguridad. Este método permite que el sistema se adapte y funcione mejor sin necesitar reglas estrictas sobre qué es normal o no.