Recursos didácticos de Machine Learning: Series temporales I
- fjroar
- hace 7 días
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Siguiendo en la línea de fabricar datos un tema interesante es generar algún tipo de series temporales que pueda provenir de un entorno tipo IoT.
En este sentido e inspirado en la idea que se expone aquí:
Me lancé a construir el siguiente artefacto que va un poco más allá de lo indicado en el post que cito arriba:
Lo aquí mostrado es una estación de meteorología que permite grabar el dato de:
Fecha (día, hora, minuto, segundo)
Temperatura
Humedad
Presión atmosférica
De modo que todo se graba en una tarjeta SD a intervalos de 30 minutos, mientras tanto, para que el gasto energético sea mínimo, todo se queda en modo "sleep" y cuando despierta, durante 5 segundos un led verde se enciende indicando que la grabación de un nuevo dato ha tenido lugar.
Bajo este desarrollo partir de las siguientes premisas:
Quería hacer algo con un coste muy reducido por lo que:
Tomé una placa esp32 baratita que me costó unos 9€ (véase link anterior) en Banggood
Un lector de tarjetas SD a 3.3V que me costó por ebay uno 0.25€ en Ebay
Un sensor para medir los datos que me costaría unos 1.25€ en Ali express
Un módulo de reloj que me costaría unos 3.5€ en Amazon
La bola de 12 cm que me costó 1.5€ en el chino de Manoteras
Un elevador de voltaje que me costaría 2.19€ en Ali express
Un soporte de baterías a 1.39€
El cableado que no suma más de 1€
Una breadboard de unos 3€ en amazon
Y después estarían los consumibles como una batería 18650 de 3.7V y la tarjeta SD tipo fat 32 de 2 GB que son los que no añado al costo del producto
Quería poder generar un producto tipo MVP por tanto, no basta con hacer un prototipo que funciones sino que hay que generar una carcasa
Independencia de internet, no quiero estar sometido a que de repente haya desconexiones de red y se quede todo suspendido
Debe tener una utilidad práctica, en este caso generar datos para utilizarlos más adelante en un proyecto Machine Learning
Por tanto con todo en la cabeza, ví que por alrededor de 23€ podía conseguir todo lo que quería, básicamente el precio que me costaba un par de cubatas cuando salía a batallar por Madrid, hace unos años y como he dejado el alcohol duro, pues claro, necesito otro entretenimiento y ...
Voilà, me puse a soldar algunas cosas por aquí, otras por allá y le hice una breve incisión a la bola de prástico para poder registrar la humedad, hasta colocarla en mi ventana y próximamente en el exterior, para tomar datos y elaborar la segunda parte de esta sesión.
Con este artilugio por tanto, quiero tener un tema duradero que me permita recoger datos al menos horarios de temperatura de Madrid y de la puerta de mi casa a lo largo del tiempo teniendo el siguiente formato (test realizado dentro de casa con 2 lecturas separadas unos 5 min):
Por tanto la idea es a partir de los datos tomados cada 30 min, tomar uno como representante de la hora y generar una serie histórica para observar tanto la serie, como sus comportamiento y en función de los datos que se recojan se intentará hacer algún trabajo de corte analítico, pero fundamentalmente lo que se pretende es mostrar que para hacer Machine Learning no tenemos que tomar un dataset de ningún repositorio, podemos sacar datos de la naturaleza y estudiarlo, son nuestros datos, así trabaja un científico, toma datos de la naturaleza y los estudia, y así se consigue conocer el camino completo que va desde la realidad a la teoría, que es lo que pretendo mostrar con estos recursos didácticos donde además os contaré esas dificultades reales que surgen cuando se mide de verdad ¿Se agotará la batería y que sucederá cuando esto ocurra? ¿Cómo sacar el dato de la SD sin que nada se pare?
Finalmente, para concluir esta primera parte, indicar que en mi git:
Tenéis esta primera versión del código y en breve, cuando publique la segunda parte de este post dejaré además, un diagrama de conexiones suficientemente claro os contaré algunos detalles adicionales por si alguien se anima a replicarlo.
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