Распознавание человеческой деятельности с помощью методов ИИ и машинного обучения

Тип проекта: образовательный

Описание:

Извлечение информации из данных полезно в различных сферах деятельности. Человеческую активность можно распознать по необработанным данным датчиков и использовать для функциональной и поведенческой оценки здоровья, удаленного мониторинга пациентов, распознавания активности умного дома, спортивной аналитики, отслеживания физической активности, транспортной аналитики. Распознавание повседневной деятельности человека производится в автоматическом режиме с использованием подходов анализа данных и машинного обучения.

Финансирование: внутреннее

Инструменты анализа данных и искусственного интеллекта:

• Автокодировщики
• Передача знаний

Публикации:

• Balabka, D., Shkliarenko, D., 2021. Human activity recognition with AutoML using smartphone radio data, in: Proceedings of the 2021 ACM International Symposium on Wearable Computers. ACM, Virtual USA, pp. 346-352. https://doi.org/10.1145/3460418.3479377
• Balabka, D. (2019). Semi-supervised learning for human activity recognition using adversarial autoencoders. 10.1145/3341162.3344854.

Студенческие работы:

• Balabka, D. (2019). Human Activity Recognition with Smartphone Sensors using machine Learning Algorithms