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Desarrollo de un framework para la optimización de proyectos de Machine Learning

Autor

Villagra, Javier

Título

Desarrollo de un framework para la optimización de proyectos de Machine Learning

Colaborador

Lucianna, Facundo

Descripción

Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial

Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial

Fil: Villagra, Javier. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina

Editor

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería

Fecha

2025-04

Extensión

xii, 46 p.

Resumen

La presente memoria describe el desarrollo de un framework para proyectos de machine learning (ML) que facilita el ciclo de vida completo de estos; desde la etapa de tratamiento de datos y entrenamiento de modelos, hasta su validación y entrega. La solución ofrece una organización de proyecto robusta que permite a los equipos trabajar de manera eficiente, a través de un proceso claro, una estructura bien definida y una biblioteca que acelera enormemente el desarrollo. Todos estos activos están basados en buenas prácticas recomendadas para iniciativas de ML. La realización de este trabajo se fundamentó en los conocimientos adquiridos a lo largo de la carrera, con un énfasis especial en conceptos como MLOps, prácticas recomendadas para proyectos de ML, análisis de datos, aprendizaje supervisado y no supervisado, clasificadores, árboles de decisión, SVM, aprendizaje profundo y bibliotecas y plataformas de ML más utilizadas. Además, fue esencial la aplicación de conocimientos avanzados en arquitectura de software para asegurar un diseño robusto y escalable.

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