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dc.contributor.advisorMora-Lopez, Llanos 
dc.contributor.authorValderrama Santiago, Pablo
dc.contributor.otherLenguajes y Ciencias de la Computaciónes_ES
dc.date.accessioned2022-01-11T09:20:21Z
dc.date.available2022-01-11T09:20:21Z
dc.date.issued2021-09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10630/23550
dc.description.abstractMachine Learning Model Operationalization Management (MLOps) constituye una metodología de trabajo orientada al desarrollo de modelos de predicción basados en algoritmos de Machine Learning. Esta metodología está conformada por un conjunto exhaustivo de principios, recomendaciones, directrices y buenas prácticas enfocadas en el abordaje metodológico del desarrollo de modelos de Machine Learning desde su experimentación inicial hasta su puesta en producción. Para alcanzar este objetivo, esta metodología propone una división del desarrollo de estos proyectos en 4 fases consecutivas. Estas fases comprenden las tareas de desarrollo de modelos, preparación de los modelos para el despliegue en producción, el despliegue en producción y la monitorización de los modelos desplegados. Este Trabajo de Fin de Grado explora de forma teórica este conjunto de principios metodológicos estudiando cada una de las fases de desarrollo propuestas. De forma paralela, se aborda el desarrollo de un modelo de predicción de Machine Learning para la predicción de consumos energéticos horarios individuales y su puesta en producción. En este desarrollo se adoptará MLOps para llevar a cabo el entrenamiento de modelos basados en RandomForest y K-Means, el diseño de un código para dar ejecución a estos modelos, el diseño de imágenes para su contenerización y su despliegue en un clúster de Kuberneteses_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)es_ES
dc.subjectGrado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Gradoes_ES
dc.subjectInformática - Trabajos Fin de Gradoes_ES
dc.subject.otherMLOpses_ES
dc.subject.otherModeloes_ES
dc.subject.otherPredicciónes_ES
dc.subject.otherMachine Learninges_ES
dc.subject.otherEntrenamientoes_ES
dc.subject.otherDesplieguees_ES
dc.subject.otherKuberneteses_ES
dc.subject.otherProducciónes_ES
dc.subject.otherPipelinees_ES
dc.titleMLOps para el desarrollo y puesta en producción de modelos de Machine Learninges_ES
dc.title.alternativeMLOps for the development and production deployment of Machine Learning modelses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.centroE.T.S.I. Informáticaes_ES
dc.rights.ccAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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