DETECCIÓN DE ANOMALÍAS EN MACHINE LEARNING CON PHP

La detección de anomalías en machine learning es una técnica que identifica patrones o instancias inusuales en un conjunto de datos que no se ajustan al comportamiento esperado, denominadas anomalías o outliers. Se utiliza principalmente en aprendizaje no supervisado o semi-supervisado, ya que las anomalías suelen ser raras y no siempre hay datos etiquetados para entrenar un modelo. Ejemplo de detección de anomalías en machine learning con php:

use Rubix\ML\Datasets\Unlabeled;
use Rubix\ML\AnomalyDetectors\IsolationForest;

require 'vendor/autoload.php';

// Datos de ejemplo (normales y algunos anómalos)
$samples = [
    [1, 2], [1, 4], [2, 3], [50, 50], [2, 1] // [50, 50] es anómalo
];

// Crear dataset
$dataset = new Unlabeled($samples);

// Entrenar el modelo Isolation Forest
$detector = new IsolationForest(0.1); // Contaminación del 10%
$detector->train($dataset);

// Predecir anomalías (1 = anómalo, 0 = normal)
$predictions = $detector->predict($dataset);

print_r($predictions); // Ejemplo: [0, 0, 0, 1, 0]

Un ejemplo de uso sería en un sistema de monitoreo de servidores, la detección de anomalías puede identificar un pico inusual en el uso de CPU que podría indicar un ataque cibernético o un fallo del sistema, analizando métricas históricas sin necesidad de etiquetas previas.