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Otros: El Machine Learning al servicio de las pulseras / smartwatches deportivos

Parece mentira la cantidad de trabajo que hay detrás de cada cosa. Por ejemplo, ¿Os habéis parado a pensar en lo que conlleva, por ejemplo, determinar el ejercicio realizado mediante una pulsera deportiva o un smartwatch? Al principio creemos que es algo tan sencillo como disponer de los correspondientes acelerómetros y empezar a funcionar... pero no es tan sencillo.

Por ejemplo, ahora, científicos de la Universidad de Sussex han inventado un nuevo algoritmo que detecta y guarda cada movimiento que hagas sin necesidad de indicar de antemano el patrón de búsqueda.

Los dispositivos actuales pueden reconocer un número limitado de actividades del usuario, incluyendo por ejemplo correr o nadar , pero el reconocimiento de cada una de estas actividades debe estar programado con antelación...

El nuevo enfoque de diseño se basa en el aprendizaje automático, la clave para que el reloj inteligente que lo use sea capaz de detectar nuevas actividades humanas a medida que se producen, en tiempo real.

Los modelos tradicionales se basan demasiado en “ráfagas” de actividad para estimar lo que una persona ha estado haciendo, y durante cuánto tiempo. Por ejemplo, pueden considerar que una serie de pasos continuos ha sido un paseo. Pero fallan en que no tienen en cuenta las pausas o interrupciones en la actividad y, por tanto, un paseo interrumpido con dos cortas paradas sería considerado por ellos como tres paseos separados.

Al nuevo algoritmo no le ocurre esto, ya que hace un seguimiento de la actividad en curso prestando mucha atención a las transiciones, así como a la propia actividad.

En el ejemplo anterior, un sistema basado en el nuevo algoritmo supone que el paseo puede continuar después de las pausas cortas, y por tanto mantiene el flujo de datos en pausa mientras espera durante un periodo prudencial.
Enviado el Martes, 12 septiembre de 2017 a las 08:00:00 por Pharizna
 
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