En el presente proyecto se trabaja con información relacionada a la empresa AIRNBNB.
Luego de realizar un profundo analisis exploratorio de datos, se procede a realizar modificaciones y adaptaciones que permitan al modelo perfomar de manera eficiente.
Luego de que los datos fueron adaptados, se trabaja con la libreria WANDB, seteando un GRID con diferentes hiperparametros con el objetivo de combinarlos y encontrar la combinación que logre el menor error en el modelo.
Una vez encontrada esta combinación óptima de hiperparametros, se procede a generar el modelo final entrenandolo con los datos de train y validation.
Finalmente se corre el modelo definido con nuevos datos previamente no ingestados.