Дмитрий Балабка, наш выпускник магистерской программы Компьютерные науки, занял первое место в конкурсе Sussex-Huawei Locomotion (SHL) Challange 2021!
В этом году целью конкурса SHL Challange по машинному обучению и науке о данных было определить 8 способов передвижения и транспортировки (виды деятельности), независимо от пользователя, на основе радиоданных, включая прием и местоположение GPS, прием Wi-Fi и сканирование вышек сотовой связи GSM. Задача участниками конкурса было разработать алгоритм работы конвейера, который бы обрабатывал данные датчиков, создавал модели и выполнял распознаваемые действия.
Дмитрий вместе со своим товарищем по команде Денисом Шклиаренко (Denys Shkliarenko) использовал сервис электронных таблиц Google AutoML для предварительной обработки данных, обучения и оценки моделей в своем проекте, а также изучал преимущества и недостатки электронных таблиц AutoML. Кроме того, были использованы бесплатные общедоступные наборы данных. Таблицы AutoML помогли обучить модель искусственной нейронной сети с использованием алгоритма AdaNet.
“Благодаря успешной командной работе мы достигли такого отличного результата. Я решил использовать подход AutoML, который помог нам уделять гораздо больше времени работе с данными и создавать более информативные функции, необходимые для точных прогнозов. Дальнейшая работа может быть связана с улучшением моделей глубокого обучения для распознавания человеческой деятельности в целом, в частности с автоматизацией проектирования функций”, комментирует победу Дмитрий.
Проф. И.В. Яцкив комментирует: “Дмитрий всегда хотел сделать что-то больше, его всегда интересовали вопросы машинного обучения и аналитика. Учась в магистратуре TSI в 2019 он написал свою первую научную статью Semi-supervised learning for human activity recognition using adversarial autoencoders и выступил с ней на ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing в 2019 в UK, затем блестяще защитил свою магистерскую работу, выполненную под руководством проф. TSI Нейла Рубенса. Думаю, что мы еще неоднократно услышим о его победах и достижениях!” SHL Challenge фокусируется на распознавании транспорта или передвижения с помощью смартфона, что является важной контекстной информацией, которая позволяет использовать такие функции, как мониторинг состояния физического здоровья, индивидуальный мониторинг воздействия на окружающую среду и интеллектуальную адаптацию услуг. Узнать больше о проекте можно ЗДЕСЬ.
Congratulations to Dmitry and Denys on winning the competition and wish you continued success in your career!
