[en] Anomaly detection is a critical problem in many fields, with applications ranging from intrusion detection to fault diagnosis and predictive maintenance. Unsuper- vised methods have gained widespread popularity due to their ability to learn from data without requiring labeled examples. This doctoral thesis presents a comprehen- sive overview of anomaly detection methods, with a particular focus on unsupervised techniques, and their applications in a wide variety of domains. The thesis also emphasizes sustainability by presenting methods that are de- signed to be scalable, efficient, and able to handle large and complex datasets. The automatic hyperparameter tuning mechanisms, combined with the distributed prop- erties of some of the methods, enable efficient processing and minimize the need for manual tuning, which can be time-consuming and resource-intensive. This results in a more sustainable and efficient approach to anomaly detection, reducing the risk of overloading systems and minimizing the carbon footprint of the processing involved. These approaches are applied to various datasets and domains, including an IoT intrusion detection dataset, a railway system data stream, and tourist preferences based on the TripAdvisor reviews dataset. The performance of the methods is evaluated using a range of metrics, such as classification accuracy, precision, recall, area under the curve ROC, processing time, and statistical tests such as the Nemmenyi post hoc test, showing state-of-art results. The research presented in this dissertation makes a significant contribution to the field of anomaly detection by introducing new methods that are more efficient for dealing with large and complex datasets. Moreover, the methods are scalable and sustainable, which are important factors for their deployment in real-world applications. Overall, the work in this thesis provides a detailed and up-to-date overview of anomaly detection methods, with a focus on unsupervised techniques and their practical applications, specially with the new tendencies towards a greener AI.

[es] La detección de anomalías es un problema crítico en muchos campos, con aplicaciones que van desde la detección de intrusiones hasta el diagnóstico de fallos y el mantenimiento predictivo. Los métodos no supervisados han ganado una gran popularidad debido a su capacidad para aprender de los datos sin requerir ejemplos etiquetados. Esta tesis doctoral presenta una visión general completa de los métodos de detección de anomalías, con un enfoque particular en las técnicas no supervisadas y sus aplicaciones en una amplia variedad de dominios. Además, la tesis hace énfasis en la sostenibilidad al presentar métodos que están diseñados para ser escalables, eficientes y capaces de manejar grandes y complejos conjuntos de datos. Los mecanismos de ajuste automático de hiperparámetros, combinados con las propiedades distribuidas de algunos de los métodos, permiten un procesamiento eficiente y minimizan la necesidad de ajuste manual, que puede ser tardado y requerir recursos intensivos. Esto resulta en un enfoque más sostenible y eficiente para la detección de anomalías, reduciendo el riesgo de sobrecarga de los sistemas y minimizando la huella de carbono del procesamiento involucrado. Estos enfoques se aplican a varios conjuntos de datos y dominios, incluyendo un conjunto de datos de detección de intrusiones de IoT, un flujo de datos de sistema ferroviario y las preferencias turísticas basadas en el conjunto de datos de reseñas de TripAdvisor. El rendimiento de los métodos se evalúa utilizando una variedad de métricas, como la precisión de clasificación, la precisión, el recall, la curva ROC, el tiempo de procesamiento y los tests estadísticos como el test post hoc Nemmenyi, mostrando resultados de vanguardia. La investigación presentada en esta tesis hace una contribución significativa al campo de la detección de anomalías al introducir nuevos métodos más eficientes para tratar con conjuntos de datos grandes y complejos. Además, los métodos son escalables y sostenibles, lo cual son factores importantes para su implementación en aplicaciones del mundo real. En general, el trabajo en esta tesis proporciona una visión detallada y actualizada de los métodos de detección de anomalías, con un enfoque en técnicas no supervisadas y sus aplicaciones prácticas, especialmente con las nuevas tendencias hacia una inteligencia artificial más verde.