Detección de distribución cambiante en modelo de credit scoring
Visión general
De qué trata este proyecto.
Implementa pruebas KS, PSI y un clasificador discriminador para detectar deriva en créditos. Recibe un certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir un sistema reproducible de detección de distribution shift sobre el credit scoring y un protocolo de alertas operativo.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar pruebas estadísticas para detección de drift
- Implementar detectores basados en clasificador y en uncertainty
- Diseñar protocolos de alerta operativos
- Razonar sobre cuándo reentrenar versus cuándo solo investigar
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Trustworthy AI, Robustness, and Safety
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero/a de MLOps
Construir monitorización de drift con dashboards y protocolos de alerta es trabajo central de una persona MLOps en fintech.
Este proyecto afina
- distribution-shift
- monitoring
- alerting
Ingeniero/a de Aprendizaje Automático
Definir cuándo reentrenar y cuándo investigar refleja la decisión cotidiana de una persona MLE responsable de modelos en producción.
Este proyecto afina
- distribution-shift
- uncertainty-estimation
- monitoring
Investigador/a de Seguridad en IA
Detectar drift como mecanismo de seguridad operativa y formalizar el escalado es habilidad central de una persona investigadora de seguridad en IA aplicada a sectores financieros.
Este proyecto afina
- statistical-testing
- uncertainty-estimation
- distribution-shift