Optimal Swimming Slot

Wie die meisten von Ihnen wahrscheinlich wissen, lebe ich in München/Deutschland. Und seit wir in Vietnam gelebt haben, bin ich vom Schwimmen begeistert – vielleicht nicht wirklich süchtig, aber ich genieße es. Ich habe gelernt, über 1 km im Meer in Vietnam zu kraulen, und von Zeit zu Zeit arbeite ich daran, diese Fähigkeit hier in München zu erhalten.

Das Problem ist, in München benötigt man ein öffentliches Schwimmbad (weil ich kein privates habe 😉), und öffentliche Schwimmbäder neigen dazu, voll und überfüllt zu sein. Glücklicherweise bieten die SWM (die Münchner Stadtwerke) eine Website an, die uns mitteilt, wie ausgelastet die verschiedenen öffentlichen Schwimmbäder sind.

Obwohl ich 40 Stunden pro Woche arbeite (oder so…), habe ich vielleicht etwas Flexibilität, wann ich schwimmen gehe: vor der Arbeit, nach der Arbeit, vielleicht sogar zur Mittagszeit. Und die Frage stellt sich, wann es am besten ist zu gehen. Wann sind die Schwimmbäder am wenigsten überfüllt?

Zum Beispiel: Ich vermute, dass es nicht die klügste Idee ist, so früh wie möglich am Morgen zu gehen, da viele sportliche Angestellte dies tun. Vielleicht ist es also klüger, morgens mit meiner Frau Tee zu trinken und dann schwimmen zu gehen und ins Büro zu fahren.

Das Beste an diesem Problem: Es ist ein typisches Machine-Learning-Problem 😉

Das wäre also der Plan:

• Einen Scraper bauen, der alle 10 Minuten die Auslastung der Schwimmbäder erfasst und irgendwo speichert
• Ein Machine-Learning-Modell auf diesen Daten trainieren
• Eine Benutzeroberfläche erstellen, die fragt, wann Sie gehen könnten, und Ihnen Ratschläge gibt, wann Sie gehen sollten
• Zusätzliche Funktionen: Berücksichtigung von Wochenenden und Feiertagen, Schwimmbad-Merkmale (z. B. schwimme ich lieber in einem 50m-Becken)

Hat jemand Lust, ein solches Tool zu bauen? Schicken Sie mir eine E-Mail, wenn Sie mitmachen möchten 😉