Trabajo_Clase_2

Repositorio creado para el Trabajo práctico de la clase 2

1. ¿Qué es, qué aplicaciones tiene y como implemento en Postgres Bases de Datos Vectoriales? 1.1. Las Bases de Datos Vectoriales, como su nombre lo indica, son bases que pueden gestionar (almacenar, recuperar) vectores de grandes dimensiones. Los vectores son representaciones numéricas de datos, como texto, imágenes o audio, estas bases añaden capacidades adicionales para la búsqueda eficiente y rápida basadas en la similitud de los datos. Estas bases de datos son esenciales para aplicaciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning. 1.2. Las bases de datos vectoriales tienen una amplia gama de aplicaciones:

   • Reconocimiento de imágenes, se usan vectores para comparar y clasificar las imágenes basadas en características visuales.
   • Chatbots, usan vectores para entender y generar respuestas más precisas y contextuales.
   • Sistemas de recomendación, utilizan vectores para encontrar elementos similares y recomendar música, artículos, productos, etc.} 1.3. PostgreSQL puede ser extendida también para funcionar como una base de datos vectorial mediante el uso de extensiones lo cual permite almacenar, indexar y consultar datos vectoriales directamente en PostgreSQL.

2. ¿Qué es y que aplicaciones tienen los Data Lakes Un “lago de datos” es el repositorio centralizado de almacenamiento de datos, permite guardar una gran cantidad de datos en su formato original y crudo, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados. Estos data lakes son capaces de maneja volúmenes masivos de datos, son especialmente útiles para almacenar big data y realizar análisis a gran escala. El principal beneficio de un data lake es la centralización de fuentes de contenido dispares, diversas fuentes pueden ser combinadas y procesadas utilizando big data. También pueden aplicarse para el procesamiento de datos no estructurados (imágenes, música, vídeos, etc.), son ideales para modelos de inteligencia artificial y machine learning.