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 # Introducción
 
-¿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.
+¿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.
 
 ## Motivación
 
@@ -56,7 +56,7 @@ La presente investigación surge de una necesidad práctica: optimizar un sistem
 
 La hipótesis central de este trabajo es que los modelos OCR preentrenados contienen capacidades latentes que pueden activarse mediante la configuración adecuada de sus hiperparámetros de inferencia. Parámetros como los umbrales de detección de texto, las opciones de preprocesamiento de imagen, y los filtros de confianza de reconocimiento pueden tener un impacto significativo en el rendimiento final. Su optimización sistemática puede aproximarse a los beneficios del fine-tuning sin sus costes asociados.
 
-Esta oportunidad se ve reforzada por la disponibilidad de frameworks modernos de optimización de hiperparámetros como Ray Tune (Liaw et al., 2018) y algoritmos de búsqueda eficientes como Optuna (Akiba et al., 2019), que permiten explorar espacios de configuración de manera sistemática y eficiente.
+Esta oportunidad se ve reforzada por la disponibilidad de frameworks modernos de optimización de hiperparámetros como Ray Tune y algoritmos de búsqueda eficientes como Optuna, que permiten explorar espacios de configuración de manera sistemática y eficiente.
 
 ## Planteamiento del trabajo