2024-03-252024-03-252023-09Pacchiotti, M.J., Ballejos, L., & Ale, M. (4 al 8 de septiembre de 2023). Reúso de un modelo de Aprendizaje Profundo para reconocimiento de dígitos manuscritos. 52º JAIIO. Simposio Argentino de Ciencia de Datos y Grandes Datos (AGRANDA 2023). Universidad Nacional de Tres de Febrero, Argentinahttp://hdl.handle.net/20.500.12272/10078https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/view/669Las 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.pdfspaopenAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Atribución 4.0 InternacionalTransferencia de AprendizajeReúso de modelosAprendizaje AutomáticoReconocimiento de dígitos numéricosinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectLos autoresCreativeCommons