¿Qué es VAE para detección de anomalías?

VAE (Autoencoder Variacional) es un tipo de red neuronal generativa que se utiliza para detectar anomalías mediante el entrenamiento de un modelo de distribución normal de los datos. En el contexto de la detección de anomalías, el VAE se entrena para reconstruir los datos de entrada a través de un espacio latente comprimido, minimizando la diferencia entre entrada y salida.

La idea es que el modelo reconstruye bien los datos normales (que ocurren con frecuencia), mientras que para objetos anómalos la reconstrucción será deficiente, lo que se manifiesta en un alto valor del error de reconstrucción o en una baja probabilidad de la representación latente. Esto permite detectar anomalías sin necesidad de etiquetas explícitas.

Ejemplo de uso:

• Entrenar el VAE con datos normales.
• Para nuevos datos, calcular el error de reconstrucción.
• Si el error supera un umbral, considerar que el objeto es una anomalía.

# Pseudocódigo para detección de anomalías con VAE
reconstruction, z_mean, z_log_var = vae_model(x)
reconstruction_error = ((x - reconstruction) ** 2).mean()
if reconstruction_error > threshold:
    print("Anomalía detectada")