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AI (Machine Learning, IA generativa, D1T2: Casos prácticos, Deep Learning,…

- - - - Datos semiestructurados
        
        Mongo
        
        Dynamo
      - Datos estructurados
  - - - Salida conocida
      - ej: Regresión lineal
    - - Minimizan los errores
  - - - Baja latencia
      - Endpoint persistente
      - Alto rendimiento
      - infra siempre activa
    - - offline
      - largos conjuntos de datos
      - uso no frecuente
      - ej: forecast inventario
      - uso de recursos... procesan, se apagan
  - - - Modelo se entrena a través de datos preetiquetados
        
        Entrada y salida deseada
        
        clasificacióin
      - no siempre se exacto... se genera probabilidad
        
        personas q etiqueten una gran catidd
      - Etiquetado: Amazon SageMaker Ground Truth
      - Amazon Mechanical Turk (colaborativo)
    - - No etiquetado
      - Detectan patrones
        
        agrupan los datos en clústeres
        
        detección de anomalias
        
        tráfico de red
        
        categorización
    - - Prueba y error
      - Centrado en toma de decisiones autónomas
        
        agente
      - recompenza
      - AWS DeepRacer
      - Sin datos etiquetados
    - - contexto
        ej: pez fuera del agua
        
        sobreajuste
        
        entrenar con datos más diversos
        
        mucho entrenamiento: sobrevalorar características
      - subajuste
        
        no se encuentra relación significativa entre datos de entrada y salida
        
        si no se entrena x tiempo suficiente
        
        poca data
      - sesgo
        
        poblaciones diversas... sesgo partícularidades de un grupo
        
        revisar datos previo a modelo
        
        diversidad de los datos
        
        importancia de la característica
        
        restricciones de equidad
        
        comprobar
- - - - Secuencia de salida: proceso paralelo
- - - - reducir carga de trabajo de los empleados
      - completar tareas repetitivas y tediosas
    - - analizar grandes cantidades de datos a alta velocidad
      - patrones.. Descubrir fraudes
      - Pronosticas demanda de productos o recursos
    - - forecasting de acciones futuras
      - obtener rtas rápidas
      - ser más eficientes y atender mejor las necesidades clientes
  - - - alternativa: sistema basado en reglas
        
        solución determinista
  - - - Computer vision
        
        Imágenes
        
        Videos
      - DL
      - Usos
        
        Reconocimiento facial
        
        Detectar y etiquetar objetos
        
        Detección texto
        
        Moderación de contenido: aprobar contenido a publicar
    - - Extracción de texto
      - Escritura a mano
      - Formularios y datos tabulares de documentos escaneados
    - - PLN
      - Clasificar sentimientos Comentarios exámenes
      - Comprensión relaciones de los textos
    - - Crear interfaces de voz y texto para interactuar con los clientes
      - Misma tecno q Amazon Alexa
      - chatbots de servicio al cliente y sistemas de rta de voz interactivos
    - - Reconocimiento de voz automático compatible con más de 100 idiomas
      - Subtitular audio de streaming en tiempo real
    - - Convierte texto en habla natural
      - Artículos en discursos
      - Interacción con usuarios, discapacidad
    - - Búsqueda inteligente en documentos
    - - Recomendaciones personalizadas de productos
      - venta, entretenimiento
      - campañas de marketing
    - - Traducción entre 75 idiomas
      - red neuronal... contexto... traducción... precisa y fluida
    - - predicciones futuras
    - - creación cuentas falsas
      - transacciones en línea
    - - IA generativa
        
        modelos fundacional +
        
        customización con entrenamiento
        
        Generación aumentada por recuperación RAG:
    - - Desarrollo de modelos
      - Funciones de ML
      - Preparación, etiquetado, entrenamiento, evaluación, monitoreo, modelos pre entrenados
- - - - entrada
      - ocultas
      - salida
      - cada nodo asigna ponderación a cada característica
  - - - sin características relevantes
      - recursos: consumo nube
      - millones datos
- - - - Clasificación
      - Recomendación