Розробка моделей машинного навчання для взаємодії в реальному часі з просторовими обчислювальними системами

В даній роботі було досліджено потенціал методів машинного навчання для взаємодії в реальному часі з просторовими обчислювальними системами. Головною метою був аналіз існуючих технологій просторових обчислень і розробка моделі машинного навчання для двовимірного розпізнавання діяльності людини.
Було описано різні типи людської діяльності та труднощі їх точного розпізнавання в режимі реального часу. Переглянуто найсучасніші методи розпізнавання людської діяльності, включаючи як традиційні підходи,
так і підходи на основі машинного навчання.
Представлено модель машинного навчання для двовимірного розпізнавання людської діяльності, яка базується на фреймворку Keras. Описано архітектуру моделі, набір даних, який використовується для
навчання та тестування, а також показники оцінки, які використовуються для вимірювання її продуктивності. Показано, що модель досягла високої точності в розпізнаванні різних видів людської діяльності в режимі реального часу.

Ключові слова : машинне навчання, просторові обчислення, нейронні мережі, глибоке навчання, довга короткочасна пам’ять, виявлення руху, розпізнавання активності.

Кочетков Д. Розробка моделей машинного навчання для взаємодії в реальному часі з просторовими обчислювальними системами : кваліфікаційна робота … магістра : 122 Комп’ютерні науки / Кочетков Денис. – Київ, 2023. – 50 с.