ANÁLISIS COMPARATIVO DE MODELOS DE MACHINE LEARNING EN LA CLASIFICACIÓN DE OCUPACIÓN DE HABITACIONES USANDO DATOS GENERADOS A TRAVÉS DE IOT.
Resumen
Es importante tener en cuenta las variables del medio ambiente de entorno como la temperatura,
la húmeda y luz que sirven para controlar el confort de la persona que este ocupando una
habitación, también no ayuda ahorrar energía ya que de esta manera podríamos controlar la
calefacción y la ventilación de la misma. El monitoreo del CO2 ayuda a controlar la calidad del
aire y así no provoque sofocaciones del personal, de igual manera la detección temprana de
condiciones inadecuadas de temperatura, humedad o CO2 puede ayudar a prevenir problemas
de salud y garantizar un ambiente seguro. El monitoreo de la ocupación puede ser útil para
optimizar el uso de espacios y recursos. Por ejemplo, ajustar la iluminación y la climatización en
función de la ocupación real puede disminuir el consumo energía, controlando la ocupación se
pude evitar la saturación de ocupación.