Descripción: El ‘Inicio Calentado’ es un método de inicialización de modelos en el ámbito del aprendizaje automático que utiliza parámetros previamente aprendidos para acelerar el proceso de entrenamiento. Este enfoque se basa en la idea de que, en lugar de comenzar el entrenamiento desde cero, se puede aprovechar el conocimiento adquirido en tareas similares o en conjuntos de datos relacionados. Al utilizar estos parámetros iniciales, el modelo puede converger más rápidamente hacia una solución óptima, reduciendo así el tiempo de entrenamiento y mejorando la eficiencia general del proceso. Este método es especialmente útil en situaciones donde los recursos computacionales son limitados o cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos. Además, el ‘Inicio Calentado’ puede ayudar a evitar problemas de sobreajuste, ya que proporciona un punto de partida más robusto que una inicialización aleatoria. En resumen, este enfoque no solo optimiza el tiempo de entrenamiento, sino que también puede mejorar la calidad del modelo final al aprovechar el conocimiento previo.
