"habrás", "habrá", "habremos", "habréis", "habrán", "habría", "habrías", "habríamos", "habríais", "habrían", "había", "habías", "habíamos", "habíais", "habían", "hube", "hubiste", "hubo", "hubimos", "hubisteis", "hubieron", "hubiera", "hubieras", "hubiéramos", "hubierais", "hubieran", "hubiese", "hubieses", "hubiésemos", "hubieseis", "hubiesen", "habiendo", "habido", "habida", "habidos", "habidas", "soy", "eres", "es", "somos", "sois", "son", "sea", "seas", "seamos", "seáis", "sean", "seré", "serás",...

Tomaría la misma cantidad de tiempo terminar con o sin turnos (concurrencia) y habrías hecho la misma cantidad de trabajo.

Pero en este caso, si pudieras traer a los 8 ex-cajeros/cocineros/ahora-limpiadores, y cada uno de ellos (más tú) pudiera tomar una zona de la casa para limpiarla, podrías hacer todo el trabajo en **paralelo**, con la ayuda extra, y terminar mucho antes.

*   `tf.keras`:
    *   In `tf.keras.applications` the name of the "top" layer has been
        standardized to "predictions". This is only a problem if your code
        relies on the exact name of the layer.
    *   Huber loss function has been updated to be consistent with other Keras
        losses. It now computes mean over the last axis of per-sample losses
        before applying the reduction function.