ANÁLISIS COMPARATIVO DE MODELOS DE MACHINE LEARNING EN LA CLASIFICACIÓN DE OCUPACIÓN DE HABITACIONES USANDO DATOS GENERADOS A TRAVÉS DE IOT.

Abstract

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.