En este tutorial descubrimos como emplear las API de bajo nivel de TensorFlow Core para construir entrenar y evaluar un modelo de regresión lineal múltiple que predice eficiencia de combustible de automóviles
Comenzamos cargando el dataset de autos definiendo funciones para preparar los datos con categorías y atributos relevantes luego construimos el modelo añadiendo capas y optimizador personalizado
Una vez listo el modelo lo entrenamos con datos de entrenamiento validamos su rendimiento y por último lo evaluamos con datos de prueba para medir precisión y detectar posibles mejoras
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