[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-117188-es":3,"doc-seo-117188-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},117188,1099523885336,"Violet","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_276721f389ce27ea32af1340a28f341c",24,"Tecnología","Desarrollo de Técnicas de Machine Learning Operations (MLOPS) - Memoria Trabajo Fin de Grado","El documento presenta el desarrollo y la adaptación de un modelo de Machine Learning siguiendo principios de Machine Learning Operations (MLOps) para desplegarlo en un entorno de laboratorio. El enfoque principal es entrenar un modelo con aprendizaje profundo para detectar elementos en imágenes obtenidas mediante microscopio. La propuesta busca distinguir con precisión estructuras relevantes (en particular, células) y reducir tiempos de análisis en investigación, optimizando el despliegue mediante buenas prácticas MLOps. Además, se plantea una interfaz interactiva para acercar estas técnicas al público, haciendo accesibles conceptos complejos.","Desarrollo de Técnicas de Machine Learning Operations  \n( MLOPS)  \nMemoria Trabajo Fin de Grado Ingeniería Informática  \nSeptiembre 2023  \nAutora:  \nAna Gómez Marcos  \nTutores:  \nAngélica González Arrieta Roberto López González  \nCertificado de los tutores  \nDña. Angélica González Arrieta, profesorado del Departamento de Informática y Automáticade la Universidad de Salamanca.  \nD. Roberto López González, fundador y CEO de la empresa Artelnics.  \nCERTIF ICAN:  \nQue el trabajo titulado “Desarrollo de Técnicas de Machine Learning Operations (MLOPS)” hasido realizado por Dña. Ana Gómez Marcos, con DNI 70958281-S, para la asignatura “Trabajo de Fin de Grado” de la titulación “Grado en Ingeniería Informática de la Universidad de Salamanca”.  \nY para que así conste a todos los efectos oportunos.  \nEn Salamanca, a 5 de Septiembre de 2023  \nFirmado por ***7144** ROBERTO LOPEZ (R: ****3658*) el día 07/09/2023 con un certificado emitido por AC Representación  \nGONZALEZ  \nARRIETA MARIA ANGELICA-  \n06555917C  \nFirmado digitalmente por GONZALEZ ARRIETA MARIA ANGELICA-06555917CFecha: 2023.09.07 08:16:32 +02'00'  \nFirmado por GOMEZ MARCOS ANA - ***5828** el día 07/09/2023 con un certificado emitido por ACFNMT Usuarios  \nDesarrollo de Técnicas de Machine Learning Operations (MLOPS) | Ana Gómez Marcos  \nResumen  \nEl machine learning ( ML) es un subconjunto de la Inteligencia Artificial (IA), se centra en la capacidad de las máquinas para recibir un conjunto de datos y aprender por sí mismos, adaptando los algoritmos usados a medida que aprenden más sobre la información que esprocesada. Este aprendizaje puede ser usado en muy diversos á mbitos, en este caso noscentraremos en sus usos en el á mbito de la investigación.  \nA pesar de su gran potencia aún sigue costando acomodar su uso a situaciones determinadas y por eso la idea del proyecto es precisamente esa, desarrollar y adaptar un modelo de machine learning para poder aplicarlo a una situación específica, de manera que siga los principios de Machine Learning Operations ( MLOps) en el sentido de que involucra la implementación ydespliegue de un modelo de Machine Learning en un entorno de laboratorio.  \nEl objetivo es entrenar y mejorar el modelo que se va a desarrollar, usando una rama del machine learning ( ML) llamada deep learning ( DL) o aprendizaje profundo, para que pueda distinguir de forma acertada los elementos requeridos en imágenes realizadas por microscopio, y a su vez beneficiarse de las mejores prácticas de MLOps para garantizar un despliegue rápido y eficiente, todo esto con la finalidad de poder ayudar a reducir los tiempos que se invierten en este sentido en el campo de la investigación, donde los tiempos son un elemento fundamental y así poder realizar los cálculos necesarios sobre las imágenes analizadas, permitiendo a los investigadores dedicar más esfuerzo a otras actividades más pertinentes.  \nEn particular, se enfocará en la detección de célu las, las cuales desempeñan un papel crucial en el diagnóstico y estudio de diversas patologías, como el cáncer, por ejemplo. Esto se debe a que identificar las célu las marca el punto de partida para numerosos análisis. Las características de estas célu las, como su densidad o brillo en una imagen, aportan datos sumamente importantes en una variedad de estudios. Esto resalta la potencia de esta disciplina en el sector, al mismo tiempo que se presentan los procedimientos para generar un modelo de machine learning.  \nPara demostrar la utilidad y aplicabilidad de estas complejas técnicas de aprendizaje automático al público en general, se ha concebido la idea de crear una interfaz interactiva. 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