Predicción Energética con Machine Learning

Optimizando el consumo energético en instituciones educativas públicas de Medellín mediante modelos predictivos avanzados y soluciones solares sostenibles.

Precisión del Modelo
85%+
Reducción Objetivo
20%+

Panel de Control

Arquitectura de Red

4
12

Hiperparámetros

0.03
10
0.0

Visualización del Modelo

0.245
Pérdida
87.3%
Precisión
127
Épocas

Características del Proyecto

SolarTech integra tecnologías de vanguardia para optimizar la gestión energética educativa

Machine Learning

Modelos predictivos avanzados para análisis de consumo energético

Energía Solar

Soluciones fotovoltaicas para reducción del 20% en consumo

Análisis Predictivo

Predicciones precisas basadas en variables socioeconómicas y climáticas

Sostenibilidad

Reducción de emisiones y optimización de recursos energéticos