Aplicar modelo de redes neuronales a un modelo SIR (Susceptible, Infectados, Recuperados) para el COVID-19.

Actualmente se tiene un notebook con los datos del Covid-19, la limpieza de los datos y un graficador dinámico que ajusta los valores de beta y gamma (las tasas de infección y recuperación), a partir de una técnica de promedio semanal, con el fin de que las tasas se ajusten con el tiempo. Lo que se requiere es que, en un notebook nuevo, se aplique un modelo Online de redes neuronales para calcular el error del dato del día anterior, corregir el modelo y volver. Es decir, aplicar el esquema de redes neuronales para poder computar los coeficientes de ese modelo para ajustarlo y así disminuir el error para cada día de predicción.