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Agente IA para Data Engineering

La discusión sobre ChatGPT (en general, IA generativa), ahora se ha convertido en Agente IA. Si bien ChatGPT principalmente puede generar respuestas de texto, los agentes IA pueden ejecutar tareas complejas de forma autónoma, por ejemplo, hacer una venta, planificar un viaje, hacer una reserva de vuelos, reservar un contratista para hacer un trabajo de la casa, pedir una pizza.
La imagen ilustra la evolución de los sistemas del agente IA.
Fuente: https://ai.gopubby.com/agentic-ai-for-data-engineering-4412d5e70189

🤔Diferencias principales entre ML y DL

Machine Learning - utiliza algoritmos de aprendizaje estadístico para encontrar patrones en los datos disponibles y realizar predicciones y clasificaciones sobre nuevos datos. El ML también comprende tanto el aprendizaje supervisado como el no supervisado.

Deep Learning - se basa en modelos de redes neuronales multicapa para realizar tareas complejas. Existe una diferencia significativa en las capacidades y aplicaciones de ambos. Comprenderlos es esencial para saber cuál usar en los proyectos y obtener los mejores resultados.

✅ Características de los datos
Los modelos de aprendizaje profundo se utilizan mejor con grandes volúmenes de datos, mientras que los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan generalmente para conjuntos de datos más pequeños. De hecho, el uso de modelos de DL complejos en conjuntos de datos pequeños y simples da como resultado resultados inexactos y una alta varianza, un error que suelen cometer los principiantes en el campo.

Los algoritmos de DL son capaces de aprender de datos no etiquetados o no estructurados, mientras que los modelos de ML generalmente aprenden a procesar datos estructurados.

✅ Complejidad
Los algoritmos de aprendizaje profundo son mucho más complejos que los modelos de aprendizaje automático. El aprendizaje profundo (DL) es ideal para la toma de decisiones de alta complejidad, como recomendaciones, reconocimiento de voz, clasificación de imágenes, etc. En esencia, la resolución de problemas a gran escala.

✅ Tiempo y costo de computación
El tiempo de entrenamiento asociado con los modelos de DL es mayor que el de los modelos de aprendizaje automático (ML). Dado que el DL implica cálculos matemáticos complejos, el tiempo de ejecución puede variar de horas a semanas. Por otro lado, el período de ejecución de los modelos de ML puede variar de segundos a horas. Por lo tanto, el costo de computación y los recursos son menores para el ML que para los modelos de DL.