<jupyter_start><jupyter_text>En este ejercicio intentará construir una red neuronal que prediga el precio de una casa de acuerdo con una fórmula simple.Entonces, imagine si el precio de la casa fuera tan fácil como una casa cuesta 50k + 50k por habitación, de modo que una casa de 1 habitación cuesta 100k, una casa de 2 habitaciones cuesta 150k, etc.¿Cómo crearía una red neuronal que aprenda esta relación para predecir que una casa de 7 dormitorios costará cerca de 400k, etc.Sugerencia: Su red podría funcionar mejor si reduce el precio de la vivienda. No tiene que dar la respuesta 400 ... podría ser mejor crear algo que prediga el número 4, y luego su respuesta está en los 'cientos de miles', etc.<jupyter_code>import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
# GRADED FUNCTION: house_model

def house_model(y_new):
    xs=[]
    ys=[]
    for i in range(1,10):
        xs.append(i)
        ys.append((1+float(i))*50)
    
    xs=np.array(xs,dtype=float)
    ys=np.array(ys, dtype=float)
    model = keras.Sequential([keras.layers.Dense(units = 1, input_shape = [1])])
    model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')    
    
    model.fit(xs, ys, epochs = 4500)
    return (model.predict(y_new)[0]/100)
prediction = house_model([7.0])
print(prediction)<jupyter_output><empty_output>
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