outlier-detection

La librería de código abierto de Cleanlab es el paquete estándar de IA centrada en datos para la calidad de datos y el aprendizaje automático con datos y etiquetas del mundo real desordenados.

Una biblioteca de Python para la detección de anomalías en datos tabulares, de series temporales, de grafos, de texto, de imágenes y de audio. Más de 60 detectores, orquestación ADEngine respaldada por benchmarks y un flujo de trabajo agéntico para agentes de IA.

Libros, artículos, videos y cajas de herramientas relacionados con la detección de anomalías. ¡Última actualización a finales de 2025 para trabajos de LLM y VLM!

Lista de herramientas y conjuntos de datos para la detección de anomalías en datos de series temporales.

fastdup es una herramienta potente y gratuita diseñada para generar rápidamente información valiosa a partir de conjuntos de datos de imágenes y videos. Ayuda a mejorar la calidad tanto de las imágenes como de las etiquetas, al tiempo que reduce significativamente los costos de operación de datos, todo con una escalabilidad inigualable.

Una lista curada de artículos y recursos sobre detección de fraudes, anomalías y valores atípicos basados en grafos y Transformers.

MiniSom es una implementación minimalista de mapas autoorganizados (Self Organizing Maps).

Una biblioteca de Python para la detección de valores atípicos en grafos (detección de anomalías).

Evaluación comparativa de detección generalizada fuera de distribución (OOD).

Implementación oficial de "ADBench: Anomaly Detection Benchmark", NeurIPS 2022.

Recursos sobre detección fuera de distribución, robustez y generalización. El repositorio contiene una lista seleccionada de artículos, tutoriales, libros, videos, artículos y bibliotecas de código abierto, entre otros.

Kit de herramientas de minería de datos ELKI

Luminaire es un paquete de Python que ofrece soluciones basadas en ML para el monitoreo de datos de series temporales.

Detección de valores atípicos/anomalías basada en deep learning