Detecção de Anomalias por Autoencoder Explicável

A Detecção de Anomalias por Autoencoder Explicável aumenta um detector de anomalias padrão baseado em autoencoder com uma camada de interpretabilidade — como valores SHAP ou decomposição do erro de reconstrução por característica — que identifica quais características de entrada impulsionaram o sinal de anomalia para cada observação, transformando uma pontuação opaca de erro de reconstrução em uma explicação acionável e legível por humanos.