v1.0.0

Implementación manual

• Se realiza la carga del dataset.
• Se realiza un analisis exploratorio de datos.
• Se realizan trasnformaciones y limpieza de datos a partir del EDA.
• Se realiza un analisis de correlacion entre variables.
• Se separan los datos de entrenamiento, validacion y pruebas.
• Se entrena al modelo utilizando una sigmoide como función de activacion, binary cross entropy como funcion de costo y gradiente descendiente para optimizar.
• Se muestran las metricas del rendimiento del modelo.