みどりクラウド農業データ分析
ビニールハウス内に設置された各種センサから集められた気温・土壌水分度などのデータに 対して、非栽培期間の除去等の前処理をpandasで行い、scikit-learnで線形回帰モデルを作成。ハウス内の状態予測・分類を行った。
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従来の、要素を一つずつ蓄積していく手法ではなく、要素間の関係性を可視化・マッピングして活用するシステムを構築することです。 例えば水、氷、水蒸気はどれも異なる物理的性質を持つことはすぐにわかります。
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車両運行情報システム開発支援の一環としてバックエンド側のpython実装部分を主に担当。 GTFSデータの変換や複数データベース間コネクションの自動化などのPoCに関わっている。
ビニールハウス内に設置された各種センサから集められた気温・土壌水分度などのデータに 対して、非栽培期間の除去等の前処理をpandasで行い、scikit-learnで線形回帰モデルを作成。ハウス内の状態予測・分類を行った。