Sussex-Huawei Locomotion (SHL) Challange 2021 konkursā pirmo vietu ieguva mūsu maģistra studiju programmas Datorzinātnes absolvents Dmitrijs Balabka!
Šī gada SHL Challange mašīnmācīšanās un datu zinātnes konkursa mērķis bija atpazīt 8 pārvietošanās un pārvadāšanas (darbības) veidus, neatkarīgi no lietotāja, pamatojoties uz radio datiem, ieskaitot GPS uztveršanu, GPS atrašanās vietu, Wifi uztveršanu un GSM šūnu torņu skenēšanu. Konkursa dalībniekiem bija jāizstrādā lineāra algoritmu struktūra (algorithm pipeline), kas apstrādās sensora datus, izveidos modeļus un veic atzītas darbības.
Dmitrijs kopā ar savu komandas biedru Denys Shkliarenko savā projektā izmantoja Google AutoML tabulas pakalpojumu datu priekšapstrādei, apmācībai un modeļa novērtēšanai, kā arī norādīja AutoML tabulu priekšrocības un trūkumus. Papildus tam, izmantoja bezmaksas publiski pieejamas datu kopas. AutoML tabulas palīdzēja apmācīt mākslīgā neironu tīkla modeli, izmantojot AdaNet algoritmu.
“Pateicoties īstam komandas darbam, mēs sasniedzām tik lielisku rezultātu. Esmu nolēmis izmantot AutoML pieeju, kas mums palīdzēja veltīt daudz vairāk laika darbam ar datiem un veidot vairāk informatīvu funkciju, kas nepieciešamas precīzām prognozēm. Turpmākais darbs varētu būt saistīts ar padziļinātas mācīšanās modeļu uzlabojumiem cilvēka darbības atpazīšanai kopumā, jo īpaši inženierijas automatizācijas jomā”, tā komentē uzvaru Dmitrijs.
Prof.I. Jackiva komentē: “Dmitrijs vienmēr ir vēlējies darīt kaut ko vairāk, viņu vienmēr ir interesējusi mašīnmācīšanās un analītika. Viņš uzrakstīja savu pirmo pētniecisko darbu Semi-supervised learning for human activity recognition using adversarial autoencoders un prezentēja to ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing 2019. gadā Apvienotajā Karalistē, pēc tam lieliski aizstāvēja savu maģistra darbu, kura vadītājs bija TSI profesors Neils Rubenss. Domāju, ka mēs vēl dzirdēsim par viņa uzvarām un sasniegumiem!” SHL Challenge koncentrējas uz transporta vai pārvietošanās atpazīšanu, izmantojot viedtālruni, kas ir svarīga kontekstuāla informācija, kas ļauj izmantot tādas darbības kā veselības stāvokļa monitorings, individuāla ietekmes uz vidi uzraudzība un inteliģenta pakalpojumu pielāgošana. Vairāk par projektu varat uzzināt ŠEIT.
Apsveicam Dmitriju un Denys ar uzvaru konkursā un novēlām arī turpmākus profesionālus sasniegumus!
