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Metodología MLOps para la entrega continúa de un modelo de machine learning para el reconocimiento y control de las plagas stenoma catenifer y heilipus lauri en el cultivo de aguacate hass
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Rodríguez Torres, Juan Felipe; Arango Londoño, David
Este estudio se enfocó en la implementación de una metodología MLOps en la agricultura, específicamente en el cultivo del aguacate Hass, que enfrenta desafíos como las plagas. La metodología MLOps se destaca por mantener la operación y el despliegue de modelos de aprendizaje automático mientras se mejora su rendimiento. El objetivo es desarrollar un modelo de Machine Learning para el reconocimiento y control de plagas, utilizando técnicas de preprocesamiento y selección de características. Se propuso la implementación de una metodología MLOps que permitió la integración, automatización y monitoreo del modelo ML, validándola en un entorno controlado. Se creó una herramienta digital para los científicos de datos, facilitando la predicción y prevención de plagas. El proyecto generó un informe detallado del diseño, ejecución y evaluación de la metodología MLOps, así como la creación de una metodología que permita reevaluar continuamente el rendimiento del modelo de Machine Learning. Este enfoque contribuye a la sostenibilidad y productividad del sector agrícola.