using Flux
using Random
# Definir la arquitectura del modelo de IA
modelo = Chain(
Dense(3, 10, σ), # Capa oculta con 10 neuronas y función de activación sigmoide
Dense(10, 1) # Capa de salida con una neurona para la predicción
)
# Función para generar datos de ejemplo
function generar_datos()
# Simular lecturas de sensores(húmedad, temperatura, CO2)
humedad = rand(20: 80)
temperatura = rand(10: 30)
co2 = rand(300: 2000)
return [humedad, temperatura, co2]
end
# Función para preprocesar los datos
function preprocesar_datos(datos)
return datos./ 100 # Normalizar los datos dividiendo entre 100
end