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En términos generales podemos resumir el proceso en la recopilación de datos para luego procesarlos en una red neuronal dentro de un modelo en Keras y pasar los pesos y sesgos a un modelo reconstruido en Arduino.

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Entonces haremos unas predicciones en una implementación de Forward Pass en Arduino con los pesos de un modelo red neuronal entrenada en _Keras_. Para ello usaremos el ampliamente conocido set de datos de IRIS. Esto nos permitirá desarrollar un modelo simple y tener una cantidad limitada de Pesos(W) y sesgos (Bias) considerando lo limitado de memoria dinámica en los micro-controladores que podemos usar.

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