000097607 001__ 97607 000097607 005__ 20210118122851.0 000097607 037__ $$aTAZ-TFM-2020-916 000097607 041__ $$aspa 000097607 1001_ $$aLahoz Muñoz, Miguel 000097607 24200 $$aAnomaly detection in sequential data using machine learning techniques 000097607 24500 $$aDetección de anomalías en datos secuenciales mediante técnicas de machine learning 000097607 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2020 000097607 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000097607 520__ $$aLa detección de anomalías es un problema que surge desde distintos campos. Desde evitar el fraude en transacciones bancarias, pasando por la detección de ataques en línea, hasta la detección de nuevas partículas en los grandes aceleradores de partículas, los algoritmos de detección trabajan en un amplio espectro de casos, cada uno con sus características peculiares. Sin embargo, la gran mayoría de estos sistemas son estáticos: funcionan para las condiciones concretas para las que fueron diseñados, pero pocos son capaces de adaptar la condición de “normalidad” conforme se obtienen nuevos datos. En este trabajo se pretenden estudiar las alternativas de algoritmos de detección de anomalías, con el objetivo de construir un sistema que permita, sin entrenamiento o con apenas entrenamiento, detectar anomalías en un sistema nuevo, e ir adaptándose a los cambios que vayan surgiendo.<br /><br /> 000097607 521__ $$aMáster Universitario en Física y Tecnologías Físicas 000097607 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000097607 700__ $$aMedrano Marqués, Nicolás J.$$edir. 000097607 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bIngeniería Electrónica y Comunicaciones$$c 000097607 8560_ $$f680803@unizar.es 000097607 8564_ $$s304145$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/97607/files/TAZ-TFM-2020-916_ANE.pdf$$yAnexos (spa) 000097607 8564_ $$s3277466$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/97607/files/TAZ-TFM-2020-916.pdf$$yMemoria (spa) 000097607 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:97607$$pdriver$$ptrabajos-fin-master 000097607 950__ $$a 000097607 951__ $$adeposita:2021-01-18 000097607 980__ $$aTAZ$$bTFM$$cCIEN 000097607 999__ $$a20200911112105.CREATION_DATE