text: /**
   * Snippets para TensorFlow.js
   */
  
  //Obtiene info del Backend actual o inicia el "mejor" Backend
  tf.backend();
  
  //Obtener el Backend en uso, ej:'cpu', 'webgl', 'wasm'
  tf.getBackend();
  
  //Setea el Backend a usar: 'cpu', 'webgl', 'wasm'
  tf.setBackend("cpu");
  tf.setBackend("webgl");
  
  //OPTIMIZADORES
  /**
   * optimizer: [optimizador(LEARNING_RATE)]
   */
  //Stochastic Gradient Descent (SGD)
  optimizer: "sgd";
  optimizer: tf.train.sgd();
  
  //Momentum
  optimizer: "momemtum";
  optimizer: tf.train.momemtum();
  
  //RMSProp
  optimizer: "rmsprop";
  optimizer: tf.train.rmsprop();
  
  //AdaDelta
  optimizer: "adadelta";
  optimizer: tf.train.adadelta();
  
  //ADAM
  optimizer: "adam";
  optimizer: tf.train.adam();
  
  //AdaMax
  optimizer: "adamax";
  optimizer: tf.train.adamax();
  
  //FUNCIONES DE ACTIVACIÓN
  const model = tf.sequential();
  model.add(
    tf.layers.dense({
      units: 10, //Número de nodos o neuronas
      activation: "sigmoid", //Función de Activación
      inputShape: [data.shape[1]], //Dimensión de los datos de entrada
    })
  );
  //Lineal
  activation: "linear";
  
  //Step, Heaviside o escalón
  activation: "step";
  
  //Sigmoide, Logística
  activation: "sigmoid";
  
  //Softmax
  activation: "softmax";
  
  //tanh
  activation: "tanh";
  
  //ReLU
  activation: "relu";
  
  //Leaky ReLU
  activation: tf.layers.leakyReLU(alpha);
  //alpha >=0, default alpha=0.3
  
  //FUNCIONES DE PÉRDIDA
  model.compile({
    optimizer: tf.train.adam(0.001), //Optimizador ADAM con Learning Rate de 0.001
    loss: "meanSquaredError", //Función de Pérdida
  });
  //Mean square error (MSE)
  loss: "meanSquaredError";
  
  //Mean Absolute Error (MAE)
  loss: "meanAbsoluteError";
  
  //Binary cross entropy
  loss: "binaryCrossentropy";
  
  //Categorical cross entropy
  loss: "categoricalCrossentropy";
  