Desarrollo de una herramienta de soporte para la mejora del diseño e implementación de machine learning pipelines - Memoria del trabajo de fin de grado

Aug 5, 2026

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El documento presenta el desarrollo de una herramienta software orientada a mejorar la calidad del código en pipelines de Machine Learning. Parte de la problemática habitual: los científicos de datos implementan pipelines con todas las operaciones necesarias, pero desde una perspectiva de ingeniería del software aparecen deficiencias en diseño y mantenimiento. El objetivo es habilitar pipelines replicables y evolucionables mediante la aplicación de principios de diseño de ingeniería del software, para reducir riesgos y facilitar el control del ciclo de vida del desarrollo.

IdiomaSpanish

CategoríaTecnología

FormatoPDF

Páginas111

Tiempo de lectura2 h 51 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Contextualización

Introducción

Actores implicados

Recursos para crear Pipelines

Alcance del proyecto

Formulación del problema

Alcance

Objetivos

Riesgos

Metodología y rigor

La metodología

Herramientas de seguimiento

Validación

Planificación Temporal

Tareas del desarrollo

Definición de las tareas

Recursos

Estimaciones y Gantt

Gestión del riesgo: planes alternativos

Presupuesto

Identificación de los costes

Recursos Directos

Gastos indirectos

Contingencia

Imprevistos

Presupuesto final

Control de la gestión

Pipelines en ML

¿Qué es una pipeline de ML?

DESARROLLO DE UNA HERRAMIENTA DE SOPORTE PARA LA MEJORA DEL DISEÑO EIMPLEMENTACIÓN DE MACHINE LEARNING PIPELINES ADRIÁN VILLAR HUERTA Director/a: CRISTINA GÓMEZ SEOANE ( Departamento de Ingenieria de Servicios y Sistemas de Información) Codirector/a: CLAUDIA PATRICIA AYALA MARTINEZ ( Departamento de Ingenieria de Servicios y Sistemas de Información) Titulación: Grado en Ingeniería Informática ( Ingeniería del Software) Memoria del trabajo de fin de grado Facultat d'Informàtica de Barcelona ( FIB) Universitat Politècnica de Catalunya ( UPC) -BarcelonaTech 26/01/2024 Resumen Para la creación de modelos de Machine Learning los científicos de datos programan pipelines que contengan todas las operaciones para crear un modelo, aunque desde un puntode vista de ingeniería del software, la calidad del código de estas pipelines presenta algunos problemas. El objetivo de este proyecto es la creación de una herramienta software que favorezca la creación de pipelines replicables y evolucionables, que impacten en la mejora dela calidad de estas pipelines. Dichas mejoras, se basan en la aplicación de principios dediseño de ingeniería de software. Resum Per a la creació de models de Machine Learning els científics de dades programen pipelines que continguin totes les operacions per a crear un model, encara que d’un punt de vista d’enginyeria del software, la qualitat del codi d’aquestes pipelines presenta alguns problemes. L’objectiu d’aquest projecte és la creació d’una eina software que afavoreixi la creació de pipelines replicables y evolucionables, que impacten en la millora de la qualitat d’aquestes pipelines. Aquestes millores, es basen en l’aplicació de principis de disseny d’enginyeria del software. Abstract For the creation of Machine Learning models, data scientist program pipelines that contain all the operations to create a model, although from a software engineering point of view, the quality of the code of these pipelines presents some problems. The objective of this project is the creation of a software tool that favors the creation of replicable and evolvable pipelines, which have an impact on the improvement of the quality of these pipelines. These improvements are based on the application of software engineering design principles. Índice de contenidos 1. Contextualización.............................................................................................................. 6 1 . 1 Introducción.................................................................................................................. 6 1.2 Actores implicados....................................................................................................... 6 1.3 Recursos para crear Pipelines..................................................................................... 7 2. Alcance del proyecto......................................................................................................... 9 2. 1 Formulación del problema............................................................................................ 9 2 .2 Alcance.........................................................................................................................9 2 .2 . 1 Objetivos............................................................................................................. 9 2 .2 .2 Riesgos............................................................................................................. 10 2.3 Metodología y rigor..................................................................................................... 10 2.3. 1 La metodología.................................................................................................. 10 2.3.2 Herramientas de seguimiento........................................................................... 12 2 .3 .3 Validación....................................................................................................

Preguntas frecuentes

Cuál es el problema que aborda el proyecto sobre pipelines de Machine Learning?

El documento señala que, aunque los científicos de datos programan pipelines con todas las operaciones para crear un modelo, la calidad del código presenta problemas desde un punto de vista de ingeniería del software.

Qué objetivo persigue la herramienta software propuesta?

Busca favorecer la creación de pipelines replicables y evolucionables que impacten en la mejora de la calidad de estas pipelines.

En qué se basan las mejoras para elevar la calidad del código de las pipelines?

Las mejoras se fundamentan en la aplicación de principios de diseño de ingeniería de software.

Aug 5, 2026

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