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Human Activity Recognition using deep learning techniques

Gómez Meneses, Fabián Andrés (2018) Human Activity Recognition using deep learning techniques. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá.

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Resumen

Human activity recognition (HAR) is at the forefront of Pervasive Computing efforts, and deep learning techniques currently empower the most successful endeavors within the field. By using a publicly available dataset an exploratory analysis of feature learning is put forward in this work. The convolutional neural network deployed here highlights both the advantages and limitations of this class of models, while offering an overview of machine learning-aided human behavior analysis. Furthermore, the exploration includes an experimental comparison with a more traditional SVM model with feature engineering, over the same data., Resumen: El reconocimiento de la Actividad Humana (HAR) está a la vanguardia de los esfuerzos de computación, y las técnicas de aprendizaje profundo actualmente empoderan los esfuerzos más exitosos dentro del campo. Al utilizar un conjunto de datos disponible públicamente. En este trabajo se presenta un análisis exploratorio del aprendizaje de características de la red neuronal convolucional y se destaca tanto las ventajas como las limitaciones de esta clase de modelos, al tiempo que ofrece una visión general de aprendizaje asistido por máquina y análisis del comportamiento humano. Además, la exploración incluye una comparación experimental. con un modelo SVM más tradicional con ingeniería sobre los mismos datos.

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Maestría)
Colaborador / Asesor:González Osorio, Fabio Augusto
Información adicional:Magíster en Ingeniería de Sistemas. Línea de investigación: Aprendizaje profundo.
Palabras clave:Machine learning, Deep learning, Human behavior, Neural networks, Pervasive computing, Aprendizaje de máquina, Aprendizaje profundo, Comportamiento humano, Redes neuronales, Computación ubicua
Temática:0 Generalidades / Computer science, information & general works
6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Unidad administrativa:Sede Bogotá > Facultad de Ingeniería > Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial > Ingeniería de Sistemas
Código ID:71559
Enviado por : Fabián Andrés Gómez Meneses
Enviado el día :05 Mar 2019 13:39
Ultima modificación:05 Mar 2019 13:47
Ultima modificación:05 Mar 2019 13:47
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