Descripción: La compresión neuronal es el proceso de reducir el tamaño de los modelos de redes neuronales, lo que permite que estos modelos sean más eficientes y se ejecuten en dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles y dispositivos IoT. Este proceso implica técnicas que eliminan redundancias y optimizan la representación de los datos, manteniendo la precisión y el rendimiento del modelo. La compresión neuronal puede incluir métodos como la poda, que elimina conexiones innecesarias en la red, y la cuantización, que reduce la precisión de los pesos del modelo sin afectar significativamente su rendimiento. Al hacer que los modelos sean más ligeros, la compresión neuronal facilita su implementación en el borde (edge computing), donde la latencia y el uso de ancho de banda son críticos. Además, esta técnica contribuye a la sostenibilidad al reducir el consumo de energía durante el procesamiento. En un mundo donde la inteligencia artificial se está integrando cada vez más en la vida cotidiana, la compresión neuronal se convierte en una herramienta esencial para llevar la potencia de la IA a dispositivos que antes no podían soportar modelos complejos.
