Вирішення задачі HAR (Human Activity Recognition) за допомогою методів машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorДенесюк, Владислав Ігорович
dc.date.accessioned2023-10-11T08:38:41Z
dc.date.available2023-10-11T08:38:41Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота: 115 с., 31 рис., 10 табл., 2 додатки, 21 джерел. Об’єкт дослідження – Вирішення задачі HAR (Human Activity Recognition) за допомогою методів машинного навчання. Мовою розробки було використано Python. HAR є ключовим елементом у багатьох сучасних технологіях, включаючи носимі пристрої, смартфони та системи розумного будинку. Воно охоплює широкий спектр діяльності, від простих рухів, таких як ходьба або біг, до складніших дій, наприклад, виконання конкретних вправ або навіть поведінки при використанні технологій. HAR має великий потенціал для покращення якості життя людей. Мета роботи – розробка ефективної моделі машинного навчання для вирішення задачі розпізнавання людської активності (HAR). "Ефективність" означає здатність моделі точно і консистентно розпізнавати та класифікувати різні типи людської активності на основі даних з сенсорів, таких як акселерометр та гіроскоп, що зазвичай знаходяться в носимих пристроях та смартфонах. Ключова особливість це універсальність, яка надає змогу зробити функціонал більш ширшим та глобальним, для покращення ефективності та точності.uk
dc.description.abstractotherBachelor thesis: 115 p., 31 fig., 10 tabl., 2 append., 21 sources. The object of research - Solving the HAR (Human Activity Recognition) problem using machine learning methods. Python was used as the development language. HAR is a key component in many modern technologies, including wearable devices, smartphones, and smart home systems. It covers a wide range of activities, from simple movements like walking or running to more complex actions like performing specific exercises or even behavior when using technologies. HAR has great potential to improve people's quality of life. The goal of the work is the development of an effective machine learning model for solving the problem of human activity recognition (HAR). "Effectiveness" means the ability of the model to accurately and consistently recognize and classify different types of human activity based on data from sensors such as accelerometers and gyroscopes, typically found in wearable devices and smartphones. A key feature is universality, which makes it possible to make the functionality more extensive and global, to improve efficiency and accuracy.uk
dc.format.extent115 с.uk
dc.identifier.citationДенесюк, В. І. Вирішення задачі HAR (Human Activity Recognition) за допомогою методів машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Денесюк Владислав Ігорович. – Київ, 2023. – 115 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/61179
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectглибоке навчанняuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectметодо опорних векторівuk
dc.subjectлогістична регресіяuk
dc.subjectансамблеві методиuk
dc.subjectрозпізнавання діяльності людиниuk
dc.subjectpredictionuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectdeep learninguk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectsupport vector machinesuk
dc.subjectlogistic regressionuk
dc.subjectensemble methodsuk
dc.subjecthuman activity recognitionuk
dc.titleВирішення задачі HAR (Human Activity Recognition) за допомогою методів машинного навчанняuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Denesiuk_bakalavr.pdf
Розмір:
2.97 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи