Resumen del trabajo fin de master
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Título:
Framework metodológico y patrones para el diseño de experimentos de ciencia de datos |
| Universidad que ofrece el proyecto:
Universidade de Santiago de Compostela |
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Director/a:
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Crujeiras Casais, Rosa María |
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| Resumen:
A la hora de abordar soluciones de ciencia de datos a nivel
empresarial, habitualmente hay que tener en cuenta la
afectación que este tipo de sistemas va a tener después en la
operativa real de la compañía y en el propio proceso sobre el
que ha de actuar, al mismo tiempo que se es capaz de
reportar con certeza y sin sesgos el rendimiento real de la
solución algorítmica.
En base a ello, en este trabajo se pretende establecer
un framework metodológico a través del estudio de toda la
casuística asociada y la construcción de patrones de diseño
que pueda ser utilizado posteriormente a la hora de
enfrentarse a problemas de ciencia de datos que tengan
como reto el reentrenamiento continuo de los modelos, la
aplicación de diferentes enfoques de validación y
monitorización (grupos de control, test A/B...), y la
construcción de sistemas de ML que, en definitiva, tengan un
impacto directo en el propio fenómeno que deban modelar, y
donde la rigurosidad de análisis, diseño y aplicación es
esencial para garantizar el éxito de la solución.
Beneficio esperado: Construcción de un marco teórico que
permita aproximarse a problemas de ciencia de datos de alta
complejidad con una hoja de ruta bien definida de cara al
diseño de solución en el campo de la analítica operativa.
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