Descripción: El regresor de perceptrón multicapa es un modelo de regresión que se basa en una arquitectura de red neuronal conocida como perceptrón multicapa (MLP, por sus siglas en inglés). Esta arquitectura consiste en múltiples capas de nodos interconectados, donde cada nodo representa una neurona que procesa información. A través de un proceso de aprendizaje supervisado, el modelo ajusta sus pesos internos para minimizar el error entre las predicciones realizadas y los valores reales. El regresor MLP es especialmente eficaz para capturar relaciones no lineales en los datos, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para tareas de predicción en diversos dominios. Su capacidad para aprender patrones complejos se debe a la combinación de funciones de activación no lineales y la propagación hacia atrás, un algoritmo que permite actualizar los pesos de manera eficiente. Este tipo de regresor se utiliza en una variedad de aplicaciones, desde la predicción en entornos comerciales hasta el análisis de datos en diversos sectores. La flexibilidad del regresor de perceptrón multicapa lo hace adecuado para trabajar con diferentes tipos de datos, incluyendo series temporales y datos tabulares, lo que lo convierte en una opción popular en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
