Documentation review. (#5)

docs/01_introduccion.md

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 # Introducción
 
-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.
+¿Es posible mejorar significativamente un sistema OCR sin reentrenarlo? Esta pregunta, aparentemente simple, encierra un desafío práctico que afecta a investigadores, instituciones educativas y empresas que necesitan digitalizar documentos pero carecen de los recursos para realizar fine-tuning de modelos neuronales. A lo largo de este capítulo se desarrolla la motivación del trabajo, se identifica el problema a resolver y se plantean las preguntas de investigación que guiarán el desarrollo experimental.
 
 ## Motivación
 
@@ -62,7 +62,7 @@ Esta oportunidad se ve reforzada por la disponibilidad de frameworks modernos de
 
 ### Formulación del problema
 
-El problema central que aborda este trabajo puede formularse de la siguiente manera:
+Las observaciones anteriores conducen a formular el problema central de este trabajo:
 
 > ¿Es posible mejorar significativamente el rendimiento de modelos OCR preentrenados para documentos en español mediante la optimización sistemática de hiperparámetros, sin requerir fine-tuning ni recursos GPU?
 
@@ -118,15 +118,11 @@ La relevancia de este problema radica en su aplicabilidad inmediata. Una metodol
 
 ## Estructura del trabajo
 
-El presente documento se organiza en los siguientes capítulos:
+El documento sigue una estructura que refleja el proceso investigador. Tras esta introducción, el **Capítulo 2** sitúa el trabajo en su contexto técnico, revisando las tecnologías OCR basadas en aprendizaje profundo —desde las arquitecturas de detección hasta los modelos de reconocimiento— y los trabajos previos en optimización de estos sistemas.
 
-**Capítulo 2 - Contexto y Estado del Arte**: Se presenta una revisión de las tecnologías OCR basadas en aprendizaje profundo, incluyendo las arquitecturas de detección y reconocimiento de texto, así como los trabajos previos en optimización de estos sistemas.
+El **Capítulo 3** traduce las preguntas de investigación en objetivos concretos siguiendo la metodología SMART, y describe con detalle el enfoque experimental: preparación del dataset, métricas de evaluación y configuración del proceso de optimización con Ray Tune y Optuna.
 
-**Capítulo 3 - Objetivos y Metodología**: Se definen los objetivos SMART del trabajo y se describe la metodología experimental seguida, incluyendo la preparación del dataset, las métricas de evaluación y el proceso de optimización con Ray Tune.
+El núcleo del trabajo se desarrolla en el **Capítulo 4**, que presenta el estudio comparativo y la optimización de hiperparámetros estructurados en tres fases: planteamiento de la comparativa con evaluación de EasyOCR, PaddleOCR y DocTR; desarrollo de la optimización mediante 64 trials con Ray Tune; y análisis crítico de los resultados obtenidos.
 
-**Capítulo 4 - Desarrollo Específico de la Contribución**: Este capítulo presenta el desarrollo completo del estudio comparativo y la optimización de hiperparámetros de sistemas OCR, estructurado en tres secciones: (4.1) planteamiento de la comparativa con la evaluación de EasyOCR, PaddleOCR y DocTR; (4.2) desarrollo de la comparativa con la optimización de hiperparámetros mediante Ray Tune; y (4.3) discusión y análisis de resultados.
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-**Capítulo 5 - Conclusiones y Trabajo Futuro**: Se resumen las contribuciones del trabajo, se discute el grado de cumplimiento de los objetivos y se proponen líneas de trabajo futuro.
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-**Anexos**: Se incluye el enlace al repositorio de código fuente y datos, así como tablas completas de resultados experimentales.
+Finalmente, el **Capítulo 5** sintetiza las contribuciones, evalúa el grado de cumplimiento de los objetivos y propone líneas de trabajo futuro. Los **Anexos** proporcionan acceso al repositorio de código fuente y datos, así como tablas detalladas de resultados experimentales.