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Professor Advisordc.contributor.advisorBravo Márquez, Felipe
Authordc.contributor.authorUrrea Loyola, Rodrigo Ignacio
Associate professordc.contributor.otherMateu Brule, Luis
Associate professordc.contributor.otherAbeliuk Kimelman, Andrés
Admission datedc.date.accessioned2024-05-22T18:34:39Z
Available datedc.date.available2024-05-22T18:34:39Z
Publication datedc.date.issued2023
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/198694
Abstractdc.description.abstractHoy en d´ıa estamos evidenciando grandes avances en el campo del Machine Learning, tanto a nivel cient´ıfico como empresarial. Cada d´ıa existen nuevos servicios que utilizan Machine Learning para generar mejores soluciones a problemas de transporte, salud, entretenci´on, etc.. Este contexto ha permitido el desarrollo de una infinidad de softwares y frameworks que permiten desarrollar modelos de Machine Learning y dejarlos disponibles para su uso masivo. Sin embargo, existe una oferta escasa de herramientas que permitan hacer esto con modelos del estado del arte y de forma gratuita y amigable al usuario con poco conocimiento en programaci´on. Es gracias a esto que nace DashAI , un framework de c´odigo abierto, local y gratuito que permite entrenar modelos de Machine Learning de forma sencilla gracias a su interfaz gr´afica y que soporta modelos del estado del arte debido a su arquitectura extensible. No obstante, DashAI , a tiempo de realizaci´on de esta memoria, es un software que se encuentra a´un en desarrollo y por tanto no est´a exento de problemas. Es as´ı como nace la motivaci´on de realizar este trabajo de t´ıtulo para resolver algunos de los problemas presentes en DashAI . Los problemas a abordar en este trabajo son el fuerte acoplamiento que este presenta entre su frontend y backend, la necesidad de definir puntos de guardado para los usuarios que utilicen la aplicaci´on y la necesidad de evitar mantener al usuario en espera mientras se realiza el entrenamiento de modelos de Machine Learning. Es frente a esto que el memorista propone resolver estos problemas mediante la elaboraci´on de una API RESTful extensible capaz de separar el frontend del backend de DashAI , dise˜nar e implementar un modelo de datos que almacene la informaci´on necesaria para que un usuario pueda tener puntos de guardado que le permitan retomar procesos iniciados previamente y dise˜nar e implementar una cola de trabajos que permita ejecutar los entrenamientos solicitados por el usuario de forma as´ıncrona, permitiendo que la aplicaci´on siga funcionando mientras se entrenan los modelos de Machine Learning. En este documento se muestran todos los dise˜nos elaborados por el memorista junto con las implementaciones desarrolladas para dejar dichos elementos disponibles en DashAI . Todo el desarrollo realizado por el memorista fue evaluado mediante la ejecuci´on de tests unitarios, revisiones de ingenieros titulados y pruebas de integraci´on con el resto del framework.es_ES
Patrocinadordc.description.sponsorshipANID FONDECYT 11200290, Centro Nacional de Inteligencia Artificial CENIA FB210017 e Instituto Milenio Fundamento de los datos IMFD.es_ES
Lenguagedc.language.isoeses_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
Títulodc.titleDiseño e implementación de Backend para framework Dashaies_ES
Document typedc.typeTesises_ES
dc.description.versiondc.description.versionVersión original del autores_ES
dcterms.accessRightsdcterms.accessRightsAcceso abiertoes_ES
Catalogueruchile.catalogadorgmmes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ciencias de la Computaciónes_ES
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES
uchile.carrerauchile.carreraIngeniería Civil en Computaciónes_ES
uchile.gradoacademicouchile.gradoacademicoLicenciadoes_ES
uchile.notadetesisuchile.notadetesisMemoria para optar al título de Ingeniero Civil en Computaciónes_ES


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