O que é VAE para deteção de anomalias?

VAE (Autoencoder Variacional) é um tipo de rede neural generativa que é usada para detectar anomalias treinando um modelo de distribuição normal dos dados. No contexto da detecção de anomalias, o VAE é treinado para reconstruir os dados de entrada através de um espaço latente comprimido, minimizando a diferença entre entrada e saída.

A ideia é que o modelo reconstrói bem os dados normais (que ocorrem com frequência), enquanto para objetos anômalos, a reconstrução será ruim, o que se manifesta em um alto valor do erro de reconstrução ou baixa probabilidade da representação latente. Isso permite detectar anomalias sem necessidade de rótulos explícitos.

Exemplo de uso:

• Treinar o VAE com dados normais.
• Para novos dados, calcular o erro de reconstrução.
• Se o erro exceder um limiar, considerar que o objeto é uma anomalia.

# Pseudocódigo para detecção de anomalias com VAE
reconstruction, z_mean, z_log_var = vae_model(x)
reconstruction_error = ((x - reconstruction) ** 2).mean()
if reconstruction_error > threshold:
    print("Anomalia detectada")