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Estandarización y automatización del ciclo de vida de modelos de Machine learning en entornos empresariales mediante prácticas de MLOps

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dc.contributor.advisorMontoya Múnera, Edwin Nelson
dc.contributor.authorEscobar Diaz, Juan Esteban
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees
dc.creator.emailjeescobar2@eafit.edu.co
dc.date.accessioned2026-02-24T13:33:24Z
dc.date.available2026-02-24T13:33:24Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionEn la actualidad, el desarrollo e implementación de modelos de Machine learning (ML) en entornos empresariales enfrenta desafíos relacionados con la reproducibilidad, escalabilidad y automatización de los procesos. La falta de estándares claros en la gestión del ciclo de vida de los modelos puede generar ineficiencias operativas, problemas de gobernanza de datos y dificultades en la integración con los sistemas productivos. Este trabajo propone la implementación de una arquitectura basada en una metodología estructurada mediante prácticas de MLOps, con el objetivo de estandarizar el proceso de desarrollo, despliegue y monitoreo de modelos de ML en la organización. La metodología y arquitectura diseñada integra herramientas y enfoques modernos para la automatización del pipeline, la gestión del versionado de modelos, el monitoreo en producción y la optimización de los recursos computacionales.
dc.description.abstractCurrently, the development and deployment of Machine learning (ML) models in enterprise environments face significant challenges related to reproducibility, scalability, and process automation. The absence of clear standards for managing the ML model lifecycle can lead to operational inefficiencies, data governance issues, and integration difficulties with production systems. This work proposes the implementation of an architecture based on a structured methodology following MLOps practices, aiming to standardize the development, deployment, and monitoring of ML models within the organization. The proposed methodology and architecture integrate modern tools and approaches to automate the ML pipeline, manage model versioning, enable production monitoring, and optimize computational resource usage.
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMagíster en Ingenieríaspa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameinstname:Universidad EAFIT
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad EAFIT
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.eafit.edu.co
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10784/37077
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentÁrea Ciencias Fundamentalesspa
dc.publisher.facultyEscuela de Ciencias Aplicadas e Ingenieríaspa
dc.publisher.placeMedellín
dc.publisher.programMaestría en Ingenieríaspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAcceso abierto
dc.subjectAutomatización Machine learning
dc.subjectMLOps
dc.subjectModelo como servicio
dc.subjectCICD en Machine learning
dc.subjectCiclo de vida ML
dc.subjectKubeflow
dc.subjectVertex AI
dc.subject.keywordMachine learning automation
dc.subject.keywordModel serving
dc.subject.keywordML lifecycle
dc.subject.lembAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
dc.subject.lembINGENIERÍA DE SOFTWARE - METODOLOGÍA
dc.subject.lembARQUITECTURA DE COMPUTADORES
dc.subject.lembPROCESAMIENTO AUTOMÁTICO DE DATOS
dc.titleEstandarización y automatización del ciclo de vida de modelos de Machine learning en entornos empresariales mediante prácticas de MLOps
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.spaArtículo
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dspace.entity.typePublication

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