Hola a todos y al equipo de Alura / Oracle,
Comparto la documentación y los resultados de la práctica integradora, abordando el impacto en productividad, la diferenciación de modelos y las familias de análisis.
RESUMEN DE LA ENTREGA:
• Ganancias de Productividad: Incremento de calidad de 30% a 33.9% y reducción del tiempo de ejecución en 25.1% (estudio BCG GPT-4).
• IA Tradicional vs. Generativa: Análisis determinístico/clasificación tradicional vs. comprensión contextual y generación multimodal.
• Machine Learning vs. Deep Learning: Métodos estadísticos estructurados con feature engineering manual vs. redes neuronales profundas para datos no estructurados.
• Familias de Análisis: Cuadro de análisis Descriptivo, Diagnóstico, Predictivo y Prescriptivo.
• Panorama de Herramientas: Funciones de ChatGPT, Midjourney, ElevenLabs, Google Opal, Gemini y Make.com.
DOCUMENTACIÓN COMPLETA Y TABLAS COMPARATIVAS:
Dado que el informe detallado y las tablas de métricas superan el límite de caracteres del foro, pueden consultar la práctica completa en el siguiente enlace:
Ver Práctica Completa - Documento Integrador
¡Quedo atenta a sus comentarios y retroalimentación!
