Introducción

Este plugin es una implementación de detección de anomalías utilizando un autoencoder simple con TensorFlow. Un autoencoder es un tipo de red neuronal que aprende a codificar y decodificar datos. En este caso, el autoencoder se utiliza para reconstruir datos y calcular el error de reconstrucción. La idea es que si el autoencoder no puede reconstruir con precisión un dato nuevo, podría considerarse una anomalía.

El plugin recoge datos históricos de los módulos de un agente seleccionado y evalúa si el ultimo dato es anómalo comparándolo con su histórico de datos.