RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Metodologías de control de calidad y pruebas para soluciones tecnológicas basadas en AI/ML y Big Data
A1 Díaz Gil, Francisco
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
K1 Inteligencia Artificial
K1 MLOps
K1 Aprendizaje automático
AB Los procesos de pruebas y control de calidad son parte principalde cualquier proyecto de desarrollo de software. En general, se tratade asegurar el éxito del producto final mediante un ciclo que incluyadiseño, implementación, prueba y despliegue/integración, en ese orden.Los ingenieros de control de calidad trabajan durante todo el ciclo devida del desarrollo de software utilizando metodologías ágiles y probandotodo el progreso en incrementos pequeños e iterativos.Las soluciones tecnológicas basadas en Inteligencia Artificial y AprendizajeAutomático soportan de forma natural los procesos iterativos deaprendizaje continuo. Requieren asegurar la calidad del dato de entrada,evaluar la salida esperada de los modelos entrenados usando unas métricasdefinidas y explorar las configuraciones paramétricas de dichos modelos.En muchas ocasiones, la solución final requiere combinar distintos modelos,algoritmos, heurísticas y etapas de pre-/post-procesado que elevanla complejidad de los procesos de pruebas y el control de calidad. Estosprocesos deben ser incorporados no solo en la etapa previa a la puesta enproducción sino también como parte del mantenimiento continuo cadavez que se producen cambios en alguna parte del sistema.El presente Trabajo Final de Máster aborda la revisión de los procesosy herramientas de Aseguramiento de la Calidad típicos del desarrollosoftware y su posible aplicación al área de Aprendizaje Automático.También se realiza un análisis de las nuevas metodologías Data Centric yMLOps para el control de calidad de soluciones tecnológicas complejasbasadas en Inteligencia Artificial. Por último, se plantea la aplicación dedichas estrategias y conceptos de Aseguramiento de la Calidad a un casode uso práctico en el área del procesamiento automático de documentos.
YR 2022
FD 2022
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57350
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57350
LA spa
NO Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
DS UVaDOC
RD 29-may-2024