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--- clase:iabd:pia:proyectos:eficiencia_energetica [2025/03/03 09:50]
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   Base de datos:postgres
+===== Tareas =====
+==== Tareas 1: Target ====
+¿Qué queremos hacer?
-===== Tareas 1: Recopilar los datos =====
+¿Cuál es el dato a predecir?
+==== Tareas 2: Recopilar los datos ====
 La primera tarea a realizar es la obtención de datos.
 Los datos los vamos a agrupar por horas. Para cada hora vamos a querer el valor de todos los sensores sin embargo hay que ver como resumirlos.
-  * ¿Que temperatura ponemos?
+  * ¿Qué temperatura ponemos en cada sensor?
-  * ¿Que ponemos respecto a las ventanas abiertas?
+  * ¿Qué ponemos respecto a las ventanas y puertas abiertas?
+  * ¿Qué consumo eléctrico ponemos?
+  * Incluir las temperaturas de la calefacción
+Los alumnos deberán:
+  * Elegir como resumir la temperatura de en cada sensor en cada hora y lo mismo con la presión, humedad, velocidad del aire, etc.
+  * Elegir como resumir cuando los sensores de puertas y ventanas cuando están abiertos
+  * Familiarizarse con todos los tipos de sensores que hay y los datos que proporciona cada uno de ellos.
+==== Tarea 3: Temperatura del aula ====
+Definir que es la temperatura del aula
+Los alumnos deberán decidir entre:
+    * La temperatura del Aula es la media de todos los sensores
+    * O por otro lado no pensar en la temperatura media del aula y dejar la temperatura de todos los sensores.
+==== Tarea 4: Correlaciones entre sensores de temperatura ====
+Para ahorrar dinero en sensores, ver si hay correlaciones entre los sensores de temperatura.
+==== Tarea 5: Correlaciones entre sensores de puertas y ventanas ====
+Para ahorrar dinero en sensores, ver si hay correlaciones entre los sensores de puertas y ventanas.
+==== Tarea 6: Cálculo de calefacción encendida ===
+Calcular para cada hora si la calefacción está encendida.
+Para ello es necesario ver la relación entre nuestros datos y la temperatura del sensor de temperatura de la calefacción.
+Hacer ese modelo usando:
+  * Un modelo de ML lineal
+  * Una red neuronal
+Hay que decidir que datos usamos para predecir la temperatura porque pueden ser:
+  * Temperatura de cada sensor
+  * La nubosidad
+  * La posición del sol
+  * La temperatura exterior
+  * etc.
+  * Si usamos el valor medio o el valor de cada sensor (ej , la temperatura)
+Ver cual es mejor y si se generará sobreajuste.
-===== Tarea 2:  ====
+==== Tarea 7: Datos modelo de IA ===
+Definir los datos que necesitamos para nuestro modelo de IA.
+  * ¿Cuál es el target?
+  * ¿Qué datos necesitamos?
+==== Tarea 8: Crear un modelo de IA ===
+Crear un modelo de IA basado en:
+  * Machine Learning
+  * Redes neuronales
+Ver cual es mejor y si se generará sobreajuste.

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