¿Cómo entrenaron el modelo? ¿Hubo desarrollo?

El entrenamiento del modelo generalmente implica la recopilación y preparación de datos, la selección del algoritmo, la configuración de los parámetros y la verificación de la calidad.

El desarrollo del modelo ocurre a través de mejoras iterativas: agregar nuevos datos, ajustar hiperparámetros, cambiar la arquitectura o el algoritmo. También es importante validar con nuevos datos para evaluar la capacidad de generalización.

Por ejemplo, si un modelo para clasificación de imágenes inicialmente se entrenó con un conjunto limitado, se continúa entrenando con un conjunto de datos ampliado para mejorar la precisión y la resistencia a nuevas situaciones.