Documento de arquitectura de aplicación móvil

Documento de arquitectura de aplicación móvil

Introducción

Este documento tiene el propósito de detallar la arquitectura del proyecto de “Aplicación móvil empleando Machine Learning para la detección de placas de autos con infracciones vehiculares en Lima Metropolitana, Perú” para su optimo desarrollo.

Objetivos

Enumera los objetivos de la aplicación, como mejorar la experiencia del usuario, proporcionar recomendaciones personalizadas, etc.

Requerimientos funcionales y no funcionales:

Lista los requerimientos específicos de la aplicación, como características, interfaces externas, rendimiento, seguridad, etc.

Arquitectura de alto nivel:

Diagrama de bloques que muestra los componentes principales de la aplicación y cómo se relacionan entre sí.

Descripción de cada componente y su función dentro de la arquitectura.

Procesamiento de datos y entrenamiento del modelo de ML:

Descripción del proceso de recopilación y preparación de datos.

Explicación del entrenamiento del modelo de ML y las técnicas utilizadas.

Consideraciones sobre el almacenamiento y la gestión de datos de entrenamiento.

Integración del modelo de ML en la aplicación móvil:

Explicación de cómo se incorpora el modelo de ML en la aplicación.

Descripción de las interfaces y API utilizadas para la comunicación con el modelo.

Detalles sobre el preprocesamiento de datos y la inferencia del modelo en el dispositivo móvil.

Componentes de la aplicación móvil:

Descripción de los componentes clave de la aplicación, como la interfaz de usuario, la lógica de negocio, la gestión de datos, etc.

Explicación de cómo se comunican estos componentes y cómo interactúan con el modelo de ML.

Consideraciones de rendimiento y escalabilidad:

Discusión sobre cómo la arquitectura maneja el rendimiento y la escalabilidad, especialmente en relación con el procesamiento de datos y las operaciones de inferencia del modelo de ML.

Seguridad y privacidad:

Consideraciones sobre la seguridad de los datos y los modelos de ML.

Explicación de cómo se protege la privacidad de los usuarios y qué medidas se toman para garantizar la confidencialidad de los datos sensibles.

Despliegue y mantenimiento:

Detalles sobre cómo se implementa la aplicación móvil y el modelo de ML.

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