📌 Predicción de la Resistencia a la Compresión del Concreto con MLP

Este miniproyecto implementa un Perceptrón Multicapa (MLP) utilizando el conjunto de datos Concrete Compressive Strength Data Set.
El objetivo es aplicar técnicas de Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y optimización de hiperparámetros de la MLP del framework TensorFlow en Keras para mejorar el rendimiento del modelo.

📊 Características principales

• 🔍 EDA detallado: Análisis estadístico y visualización de datos.
• 🧠 Implementación de MLP: Predicción de la resistencia a la compresión del concreto.
• ⚙️ Optimización de hiperparámetros: Ajuste de capas, funciones de activación y optimizadores.
• 📈 Evaluación del modelo: Comparación de métricas y visualización de resultados.

🛠 Tecnologías utilizadas

• Python
• Keras y TensorFlow
• Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn

📌 Referencias

• Concrete Compressive Strength Data Set
• Keras Documentation

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✍️ Autor: Jhon Hander Mejia Muñoz 📅 Fecha: Marzo 2025
📧 Contacto: jhmejia@correo.iue.edu.co