Μέθοδοι επίγνωσης κατάστασης ακραίων καιρικών φαινομένων αξιοποιώντας ΙοΤ δίκτυα αισθητήρων και τεχνικές πληθοπορισμού - (:unkn) unknown (My University, 2024)
Η παρούσα πτυχιακή εργασία ασχολείται με την μελέτη μεθόδων πρόβλεψης καιρικών φαινομένων στο νησί της Κέρκυρας με τη χρήση μοντέλων μηχανικής μάθησης, πληθοπορισμού και τοπικού IoT δικτύου αισθητήρων καιρικών φαινομένων, καθώς επίσης και την εφαρμογή ορισμένων μεθόδων στην συλλογή και επεξεργασία δεδομένων και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης τόσο για την κατηγοριοποίηση της καιρικής κατάστασης με τα δεδομένα που παρέχονται από το δίκτυο αισθητήρων όσο και για την συμπλήρωση των ιστορικών δεδομένων που χρησιμοποιήθηκαν κατά την εκπαίδευση του μοντέλου κατηγοριοποίησης. Μέσω των μοντέλων αυτών, θα μπορούμε να έχουμε λύσεις έγκαιρης πρόβλεψης και ενημέρωσης για τομείς που χρειάζονται έγκαιρη ενημέρωση σε ακριβή σημεία που δεν καλύπτονται λεπτομερώς από δελτία καιρού, όπως για παράδειγμα στη γεωργία ή τον τουρισμό.
Keywords: Διαδίκτυο των Πραγμάτων, Μηχανική Μάθηση, Καιρικά φαινόμενα, Πληθοπορισμος; Internet of Things, IoT, Machine Learning, Weather, Crowdsourcing