Integración de MLOps en la administración de riesgo de modelos : un enfoque innovador para la fiabilidad y robustez en modelos predictivos

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorOspina Arango, Juan David
dc.contributor.authorCastañeda Ríos, José Luis
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 degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Ciencias de Datos y Analíticaspa
dc.creator.emailjolcastan@gmail.com
dc.date.accessioned2024-10-25T16:05:59Z
dc.date.available2024-10-25T16:05:59Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionEste documento explora la propuesta de integración de metodologías de Operación de Modelos de Aprendizaje de Maquina (Machine Learning Operations - MLOps) en la Administración de Riesgo de Modelo (Model Risk Management - MRM) para promover la gestión efectiva de riesgo. A través de una revisión sistemática de la literatura, se examinan definiciones y prácticas actuales de MLOps y MRM, destacando su aplicabilidad en diversas industrias, y no exclusivamente para el sector financiero. El estudio identifica los desafíos clave de la MRM, como la validación de modelos y la calidad de los datos, y propone soluciones basadas en principios de MLOps y sus herramientas. Esta propuesta sugiere que la temática desarrollada en este documento puede reportar algún grado de novedad, y que además MLOps puede abordar efectivamente los retos de MRM, mejorando la administración del ciclo de vida de los modelos y asegurando el cumplimiento regulatorio, lo que es crucial para la estabilidad y eficiencia operativa de las instituciones.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10784/34706
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Ciencias Aplicadas e Ingeniería. Área Computación y Analíticaspa
dc.publisher.placeMedellín
dc.publisher.programMaestría en Ciencias de los Datos y Analíticaspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.es
dc.subjectMLOPS
dc.subjectMRM
dc.subjectAdministración de riesgo de modelos
dc.subjectOperación de modelos
dc.subjectAprendizaje de máquina
dc.subjectML
dc.subject.lembCIENCIA DE LA INFORMACIÓN
dc.subject.lembAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
dc.subject.lembRIESGO (FINANZAS)
dc.subject.lembFINANZAS
dc.titleIntegración de MLOps en la administración de riesgo de modelos : un enfoque innovador para la fiabilidad y robustez en modelos predictivos
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.spaMonografía

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 3 de 3
No hay miniatura disponible
Nombre:
tdg_jose_castaneda_final_050824.pdf
Tamaño:
2.74 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Trabajo de grado
Descargar
No hay miniatura disponible
Nombre:
formulario_autorizacion_publicacion_obras.pdf
Tamaño:
485.42 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Formulario de autorización de publicación de obras
Descargar
No hay miniatura disponible
Nombre:
carta_aprobacion_formato_biblioteca_firmada.pdf
Tamaño:
148.89 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Carta de aprobación de tesis de grado
Descargar
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
2.5 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

Maestría en Ciencias de los Datos y Analítica (tesis)