Descripción: El Modelo Secuencial en TensorFlow es una estructura fundamental para construir redes neuronales, caracterizada por ser una pila lineal de capas donde cada capa tiene exactamente un tensor de entrada y un tensor de salida. Este modelo es intuitivo y fácil de usar, lo que lo convierte en una opción popular para aquellos que se inician en el aprendizaje profundo. En este enfoque, las capas se apilan una tras otra, permitiendo que la salida de una capa se convierta en la entrada de la siguiente. Esto simplifica el proceso de diseño de modelos, ya que los usuarios pueden agregar capas de manera secuencial, como capas densas, de convolución o de activación, sin necesidad de preocuparse por la complejidad de las conexiones entre ellas. El Modelo Secuencial es ideal para tareas donde la arquitectura de la red es lineal y no requiere bifurcaciones o conexiones complejas. Su simplicidad y claridad lo hacen accesible para principiantes, mientras que su flexibilidad permite a los expertos crear modelos sofisticados de manera eficiente. Además, TensorFlow proporciona herramientas y funciones que facilitan la implementación y el entrenamiento de estos modelos, lo que ha contribuido a su popularidad en la comunidad de aprendizaje automático.
