Generative AI
A diferencia de la IA tradicional, que se centra en tareas de reconocimiento o clasificación de patrones, la GenAI produce resultados originales y creativos que imitan la creatividad humana.
Los modelos GenAI emplean algoritmos de aprendizaje automático, en particular técnicas de aprendizaje profundo como las redes neuronales, para aprender patrones y estructuras a partir de grandes conjuntos de datos.
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Teniendo como base inteligencia artificial, busca generar nuevos contenidos
Machine Learning
A subset of artificial intelligence that involves creating or generating new content.
Neural Networks
Unlike traditional AI that is focused on pattern recognition or classification tasks, GAI produces original and creative outputs that mimic human-like creativity.
Deep Learning
GAI models employs machine learning algorithms, particularly deep learning techniques such as neural networks, to learn patterns and structures from large datasets.
Generative AI
These models can then generate new content by extrapolating from the learned patterns or by creating entirely new patterns.
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Diferencia entre Generative AI y Machine Learning
Estructura de un proyecto de Generative AI
- Scope
Define de use case
- Select
Choose and existing model or pretrain your own
- Adapt and align model
Prompt engineering
Fine-tuning
Align with human feedback
Evaluate
- Application Integration
Optimize and deploy model for inference
Augment model and build LLM-powered applications
Casos de uso más comunes
Image generation Object Creation
Chat Virtual
assistant
Productivity Text generation
Code
generation
Summarization Text extraction
Image classification
Create music
Generate videos
Search
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Tipos de análisis de datos
Análisis descriptivo
Los científicos de datos se encargan de analizar estos datos para comprender lo que sucedió o sucede con ellos. Se caracteriza por la visualización de datos, como los gráficos circulares, de barras, lineales, tablas o narraciones generadas.
Análisis predictivo
Usa datos históricos para hacer previsiones precisas sobre tendencias futuras. Aplica técnicas como el machine learning, la previsión, la coincidencia de patrones y el modelado predictivo. En este análisis, las computadoras se entrenan para invertir las conexiones de causalidad en los datos.
Análisis de diagnóstico
Se realiza un análisis detallado de los datos para entender por qué ocurrió algo. Aplica técnicas como el descubrimiento y la minería de datos o las correlaciones. Estas técnicas usa múltiples operaciones y transformaciones para analizar los datos brutos.
Análisis prescriptivo
Lleva los datos predictivos al siguiente nivel. No solo predice lo que es probable que ocurra, sino que sugiere una respuesta óptima para ese resultado. Puede analizar las posibles implicaciones de las diferentes alternativas y recomendar el mejor curso de acción. Se caracteriza por el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales y los motores de recomendación.
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