Bosque de Aislamiento Auto-supervisado
El Bosque de Aislamiento Auto-supervisado (Self-supervised Isolation Forest) aumenta el detector de anomalías clásico Bosque de Aislamiento (Isolation Forest) con una etapa de pre-entrenamiento auto-supervisado. Se resuelve una tarea pretexto —como predecir la rotación, características enmascaradas o pares contrastivos— sin etiquetas para aprender una representación de características más rica, que luego se utiliza al construir los árboles de aislamiento, lo que produce puntuaciones de anomalía más nítidas en datos tabulares complejos y de alta dimensión.
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Fuentes
- Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z.-H. (2008). Isolation Forest. In Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp. 413–422. DOI: 10.1109/ICDM.2008.17 ↗
- Isolation Forest. Wikipedia. link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Isolation Forest (SSL-augmented Anomaly Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/self-supervised-isolation-forest
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- Factor de Valor Atípico Local (LOF)Aprendizaje automático↔ compare
- SVM de una claseAprendizaje automático↔ compare
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