Detección de Anomalías con Autoencoder Explicable

La Detección de Anomalías con Autoencoder Explicable aumenta un detector de anomalías estándar basado en autoencoder con una capa de interpretabilidad — como valores SHAP o descomposición del error de reconstrucción por característica — que identifica qué características de entrada impulsaron la señal de anomalía para cada observación, convirtiendo una puntuación opaca de error de reconstrucción en una explicación procesable y legible por humanos.