Resumen:
Este trabajo está dividido en 5 capítulos: capítulo 1 — Introducción: Presenta el contexto, describe el problema de investigación y define la estructura del trabajo realizado.
Capítulo 2 — Estado del arte: Presenta los conceptos, técnicas y tecnologías
que soportan este trabajo, adicional a las experiencias y resultados obtenidos
por las diferentes investigaciones en el campo de la predicción de impago
utilizando Machine Learning , y los lineamientos de MLOps que serán referente
para el desarrollo del trabajo.
Capítulo 3 — Implementación: Presenta el proceso de construcción de un
pipeline de Machine Learning basado en MLOps utilizando las herramientas y
servicios del proveedor Cloud AWS. Se describen las etapas de selección de la
fuente de datos, preprocesamiento, construcción, entrenamiento y despliegue
del modelo.
Capítulo 4 — Resultados: Presenta los resultados de la investigación a través
de los diferentes escenarios de prueba, describe de manera general el
funcionamiento del prototipo desarrollado y se comenta el desempeño del mismo
desde el punto de vista del negocio.
Capítulo 5 — Conclusiones: Presenta las conclusiones obtenidas a partir de
este trabajo, y las consideraciones para el desarrollo de trabajos futuros.
