sergio
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Some checks failed
build_docker / essential (push) Successful in 1s
build_docker / build_paddle_ocr (push) Failing after 4m34s
build_docker / build_easyocr (push) Has been cancelled
build_docker / build_easyocr_gpu (push) Has been cancelled
build_docker / build_doctr (push) Has been cancelled
build_docker / build_doctr_gpu (push) Has been cancelled
build_docker / build_raytune (push) Has been cancelled
build_docker / build_paddle_ocr_gpu (push) Has been cancelled
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# Slide 3 — Motivation (~1.5 minutes)
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**What to say:**
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"La digitalización de documentos es una necesidad estratégica para cualquier organización. El OCR es el puente entre el mundo físico y el digital, pero los sistemas actuales presentan problemas significativos con documentos en español.
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¿Por qué? Porque los modelos preentrenados se entrenan mayoritariamente con datasets internacionales donde los caracteres específicos del español — las tildes, la eñe, los signos de interrogación y exclamación invertidos — están infrarrepresentados.
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Como pueden ver en la tabla, los errores típicos incluyen la pérdida de acentos, como 'información' que se convierte en 'informacion'; la eñe que se confunde con una ene; y artefactos de duplicación. Estos errores no son anecdóticos: afectan la precisión en entornos reales como archivos académicos, registros legales o facturación.
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La solución habitual es el fine-tuning, pero esto requiere datasets etiquetados extensos y una infraestructura costosa. La pregunta que nos planteamos es: ¿se puede mejorar significativamente un modelo OCR sin necesidad de reentrenarlo?"
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**Tips:**
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- Point to the error table when you mention specific examples
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- Emphasize the practical relevance — this isn't just academic
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- The rhetorical question at the end bridges naturally to the next slide
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