A detecção de anomalias é crítica em várias indústrias, desde a prevenção de fraudes financeiras até a segurança de redes. A capacidade de identificar outliers e irregularidades nos dados pode levar a melhorias significativas na eficiência operacional e na gestão de riscos. O Python, com seu rico ecossistema de bibliotecas de machine learning, oferece ferramentas poderosas para enfrentar esses desafios de forma eficaz.

Nesta palestra, exploraremos diferentes técnicas de machine learning para detecção de anomalias usando bibliotecas populares do Python, como Scikit-Learn e PyOD. Vamos aplicar esses conhecimentos em casos práticos como detecção de fraudes em cartões de crédito, detecção de intrusão em redes e manutenção preditiva. Ao final da sessão, você terá uma compreensão sólida de como implementar essas técnicas em seus projetos, tornando seus esforços de detecção de anomalias mais robustos e eficientes.