Reúso de un modelo de Aprendizaje Profundo para reconocimiento de dígitos manuscritos

  • Mauro José Pacchiotti Centro de I+D de Ingeniería en Sistemas de Información - UTN-FRSF
  • Luciana Ballejos Centro de I+D de Ingeniería en Sistemas de Información - UTN-FRSF
  • Mariel Ale Centro de I+D de Ingeniería en Sistemas de Información - UTN-FRSF
Palabras clave: Transferencia de Aprendizaje, Reúso de modelos, Aprendizaje Automático, Reconocimiento de dígitos numéricos

Resumen

Las técnicas de Aprendizaje Automático (AA) han avanzado significativamente en la solución de diversos problemas, lo que ha llevado a una amplia difusión en su uso y desarrollo. Actualmente existen distintos modelos que han alcanzado un alto nivel de desempeño, lo que plantea la duda de qué hacer cuando nos enfrentamos a un problema para el cual ya existe un modelo muy eficiente. Desde hace tiempo esta situación ha impulsado la investigación y el desarrollo de diferentes técnicas para reutilizar estos modelos, en lugar de emprender el diseño, implementación y entrenamiento de uno nuevo, con todo el esfuerzo que ello conlleva. En este trabajo se presenta un problema de clasificación y se propone la reutilización de una red neuronal convolucional con el objetivo de reconocer números manuscritos. Asimismo, se ha evaluado el desempeño del modelo reutilizado.

Publicado
2024-04-18
Cómo citar
Pacchiotti, M., Ballejos, L., & Ale, M. (2024). Reúso de un modelo de Aprendizaje Profundo para reconocimiento de dígitos manuscritos. Electronic Journal of SADIO (EJS), 23(1), 43-57. Recuperado a partir de https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/EJS/article/view/841