Link: link to project desc
-Birladeanu Rares
-Dinu Darius
-Pruteanu Matei
-Iosub Miruna
Datasetul SensorML conține date referitoare la evoluția în timp a unor parametri de mediu (temperatură, luminozitate, umiditate, presiune, etc.) pentru o cultură de tomate. Pornind de la acest dataset, realizați o aplicație care să: Prezică evoluția în timp a parametrilor de mediu prin antrenarea mai multor modele specifice seriilor de timp. Se vor utiliza (minim): 1 model statistic (Prophet, (S)ARIMA, etc.) 1 model bazat pe o rețea neuronală recurentă (LSTM, GRU, etc.) 1 model de tip Seq2Seq Pentru implementarea modelelor puteți utiliza librării dedicate (de exemplu: PyTorch, TensorFlow, tsai, statsmodels, etc.).
Ofere o interfață web care să cuprindă graficele corespunzătoare predicțiilor realizate și informații referitoare la boli posibile ale plantelor, simptomele asociate acestora și condițiile optime de dezvoltare a bolilor. În plus, folosind predicțiile pentru valorile parametrilor și condițiile optime de dezvoltare a bolilor, aplicația va prezice riscul de boală.
The task distribution can be checked in the Issues tab