Técnica de ML que identifica patrones inusuales o atípicos en datos que se desvían significativamente del comportamiento esperado. Puede ser supervisada (con ejemplos de anomalías) o no supervisada.
En AI-901 aparece como concepto de machine learning, no como servicio: Azure AI Anomaly Detector se retira el 1 de octubre de 2026 y Microsoft recomienda la detección de anomalías de Microsoft Fabric (Real-Time Intelligence). Casos de uso: detectar fraude en transacciones, fallos en equipos industriales o picos anómalos en métricas de servidor. Pregunta: detectar automáticamente transacciones fraudulentas → detección de anomalías.
Detección de anomalías es uno de los conceptos que puede aparecer en el examen. Revisa la guía completa para verlo en contexto.