Make template readable

This commit is contained in:
2025-12-15 23:03:36 +01:00
parent 2fc91e2a64
commit 723b86f33a
29 changed files with 7814 additions and 169 deletions

View File

@@ -1,6 +1,8 @@
# Capítulo 1: Introducción
# Introducción
## 1.1 Motivación
Este capítulo presenta la motivación del trabajo, identificando el problema a resolver y justificando su relevancia. Se plantea la pregunta de investigación central y se describe la estructura del documento.
## Motivación
El Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) es una tecnología fundamental en la era de la digitalización documental. Su capacidad para convertir imágenes de texto en datos editables y procesables ha transformado sectores como la administración pública, el ámbito legal, la banca y la educación. Sin embargo, a pesar de los avances significativos impulsados por el aprendizaje profundo, la implementación práctica de sistemas OCR de alta precisión sigue presentando desafíos considerables.
@@ -10,7 +12,7 @@ Los modelos OCR basados en redes neuronales profundas, como los empleados en Pad
La presente investigación surge de una necesidad práctica: optimizar un sistema OCR para documentos académicos en español sin disponer de recursos GPU para realizar fine-tuning. Esta restricción, lejos de ser una limitación excepcional, representa la realidad de muchos entornos académicos y empresariales donde el acceso a infraestructura de cómputo avanzada es limitado.
## 1.2 Planteamiento del Problema
## Planteamiento del trabajo
El problema central que aborda este trabajo puede formularse de la siguiente manera:
@@ -33,7 +35,7 @@ La relevancia de este problema radica en su aplicabilidad inmediata. Una metodol
- Pequeñas y medianas empresas que automatizan flujos documentales
- Desarrolladores que integran OCR en aplicaciones con restricciones de recursos
## 1.3 Estructura del Trabajo
## Estructura del trabajo
El presente documento se organiza en los siguientes capítulos: