Проект посвящён разработке и реализации системы «умного дома», основанной на алгоритмах машинного обучения. Основной целью является создание самообучающейся системы, которая не только управляется удалённо, но и может автономно выполнять рутинные задачи, улучшая качество жизни пользователей.

Система использует различные датчики (температуры, влажности, движения, газа и др.) и интегрирует их с микроконтроллерами Raspberry Pi и Arduino. Для управления системой разработаны три режима: Bluetooth-контроль, веб-контроль и автономный режим безопасности. Автономный режим функционирует с использованием машинного обучения, что позволяет системе предсказывать действия пользователя и предотвращать возможные аварии (пожар, утечка газа и т.д.).

Для прогнозирования действий пользователя были использованы алгоритмы машинного обучения, такие как Naive Bayes, Random Forest, XGBoost, Support Vector Machine и другие. Наиболее успешные результаты показал алгоритм GPC, с точностью 97%.

На страницу проекта