Detección de anomalías con autoencoder en línea

La detección de anomalías con autoencoder en línea entrena un autoencoder de forma incremental en un flujo de datos continuo, marcando como anomalías las observaciones cuyo error de reconstrucción excede un umbral adaptativo. Este enfoque combina el poder representacional de los autoencoders profundos con la capacidad de actualización incremental del aprendizaje en línea, haciéndolo adecuado para escenarios de transmisión en tiempo real o de alto volumen donde el reentrenamiento por lotes no es práctico.