Descripción: La optimización de peso implica ajustar los pesos en un modelo de aprendizaje automático para mejorar el rendimiento y la precisión. Este proceso es fundamental en la inferencia en el borde, donde los dispositivos tienen recursos limitados y requieren modelos eficientes que puedan operar en tiempo real. La optimización de peso busca reducir la complejidad del modelo sin sacrificar su capacidad de generalización, lo que se traduce en una ejecución más rápida y un menor consumo de energía. A través de técnicas como la poda de redes neuronales, la cuantización y la distilación de modelos, se pueden eliminar parámetros innecesarios o reducir la precisión de los mismos, permitiendo que el modelo se ejecute de manera más eficiente en dispositivos como teléfonos inteligentes, cámaras de seguridad y dispositivos IoT. Esta optimización no solo mejora la velocidad de inferencia, sino que también permite que los modelos sean más accesibles en entornos donde la conectividad a la nube es limitada o inexistente, haciendo que la inteligencia artificial sea más ubicua y práctica en diversas aplicaciones tecnológicas.
