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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licenseReconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY)es
dc.contributor.advisorPisani, Mikaelaes
dc.contributor.advisorYovine, Sergioes
dc.contributor.authorRamas, Javieres
dc.contributor.authorRodríguez, Antoniaes
dc.contributor.authorZanotta, Sebastiánes
dc.date.accessioned2022-11-29T14:54:22Z-
dc.date.available2022-11-29T14:54:22Z-
dc.date.issued2022-03-28-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12381/2362-
dc.description.abstractEl presente trabajo surge como una investigación con el fin de validar la aplicación de MLOps en el contexto de PATE. Para ello se ha llevado a cabo un estudio del estado del arte y se han analizado herramientas de MLOps, posibles escenarios de implementación junto a su gobernanza y herramientas de intercambio de información de manera segura entre los actores del sistema (PySyft). Como resultado de este trabajo, se logró el análisis de cuatro herramientas de MLOps y la descripción detallada de una de ellas para el contexto definido. El trabajo permitió validar que todas las herramientas poseen pocas diferencias entre si y podrían ser utilizadas.es
dc.description.sponsorshipAgencia Nacional de Investigación e Innovaciónes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad ORT Uruguayes
dc.rightsAcceso abiertoes
dc.subjectDifferential Privacyes
dc.subjectHomomorphic Encryptiones
dc.subjectFederated Learninges
dc.subjectData Governancees
dc.titleImplementación de las prácticas de MLOps para PATEes
dc.typeTesis de maestríaes
dc.subject.aniiCiencias Naturales y Exactas
dc.subject.aniiCiencias de la Computación e Información
dc.identifier.aniiFMV_1_2019_1_155913es
dc.type.versionAceptadoes
dc.anii.subjectcompleto//Ciencias Naturales y Exactas/Ciencias de la Computación e Informaciónes
Aparece en las colecciones: Publicaciones de ANII

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