{"id":2831,"date":"2024-02-18T15:29:24","date_gmt":"2024-02-18T15:29:24","guid":{"rendered":"https:\/\/esisoc.com\/resource\/building-an-activity-recognition-model-using-accelerometer-signal\/"},"modified":"2024-02-18T15:29:24","modified_gmt":"2024-02-18T15:29:24","slug":"building-an-activity-recognition-model-using-accelerometer-signal","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/esisoc.com\/es\/resource\/construccion-de-un-modelo-de-reconocimiento-de-actividad-a-partir-de-la-senal-del-acelerometro\/","title":{"rendered":"Creaci\u00f3n de un modelo de reconocimiento de actividad mediante se\u00f1ales de aceler\u00f3metro"},"content":{"rendered":"<h2 style=\"text-align: center;\">Detalles clave<\/h2>\n<p>Mejora de la precisi\u00f3n de un modelo de reconocimiento de actividades mediante 48%.<\/p>\n<div>\n<ul>\n<li>\n<div>Desaf\u00edo<\/div>\n<div>Predecir los momentos de tensi\u00f3n en los partidos de baloncesto<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Soluci\u00f3n<\/div>\n<div>Modelo de reconocimiento de actividades<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Tecnolog\u00edas y herramientas<\/div>\n<div>Python<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Cliente<\/h2>\n<p>Una empresa internacional de IoT que proporciona nuevos tipos de experiencias al p\u00fablico en conciertos y <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/industry\/sport-wellness-ai\">eventos deportivos<\/a>.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Reto: predecir los momentos de tensi\u00f3n en los partidos de baloncesto<\/h2>\n<p>El cliente de ESSID Solutions necesitaba un modelo que pudiera predecir lo que el jugador de baloncesto estaba haciendo en un momento dado: estar de pie, caminar, correr o acciones mixtas (por ejemplo, los momentos de saltar, luchar por un bal\u00f3n, atacar o defenderse de los jugadores contrarios). El cliente ten\u00eda previsto integrar ese modelo en su <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/predictive-analytics\">soluci\u00f3n para predecir<\/a> momentos de tensi\u00f3n <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/industry\/ai-game-solutions\">en los juegos<\/a>.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Soluci\u00f3n: creaci\u00f3n de un modelo de reconocimiento de la actividad humana basado en datos de sensores<\/h2>\n<p>El equipo de ciencia de datos de ESSID Solutions recibi\u00f3 un conjunto de datos grabados durante un partido de baloncesto real. Los jugadores de baloncesto llevaban camisetas con un sensor aceler\u00f3metro integrado. El objetivo era clasificar las actividades bas\u00e1ndose en esas se\u00f1ales.<\/p>\n<p>El equipo de Ciencia de Datos empez\u00f3 trazando muestras de datos de se\u00f1ales y revis\u00e1ndolas, pero descubri\u00f3 que el etiquetado de los datos de las muestras era de mala calidad. Etiquetar los movimientos de los atletas con una precisi\u00f3n de un segundo es muy dif\u00edcil. Adem\u00e1s, uno de los sensores del jugador estaba desincronizado con el registro del tiempo del juego. Por eso, el primer modelo se construy\u00f3 para sincronizar todos los sensores de los atletas con el tiempo real del juego.<\/p>\n<p>Tras sincronizar los sensores, el equipo de ESSID Solutions cre\u00f3 una herramienta que permit\u00eda corregir f\u00e1cilmente los errores de etiquetado. La herramienta visualizaba las se\u00f1ales de los sensores, el v\u00eddeo y las etiquetas iniciales en una sola pantalla, por lo que era f\u00e1cil darse cuenta de los errores y corregirlos. La correcci\u00f3n de errores mejorar\u00eda significativamente el rendimiento del modelo en el futuro.<\/p>\n<p>Soluciones ESSID <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/\">expertos en ciencia de datos<\/a> se pas\u00f3 a la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas y el modelado. Tras experimentar con distintos m\u00e9todos, los mejores resultados se obtuvieron con el algoritmo de regresi\u00f3n log\u00edstica. El equipo ha construido con \u00e9xito un modelo que se entren\u00f3 con un conjunto determinado de jugadores y que puede aplicarse a otros jugadores en el futuro.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Resultado: un modelo preciso<\/h2>\n<p>El equipo de ESSID Solutions entreg\u00f3 un modelo preciso de reconocimiento de actividades que estaba listo para integrarse en el sistema del cliente para predecir momentos tensos en el baloncesto. <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/industry\/ai-game-solutions\">juegos<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Detalles clave Mejora de la precisi\u00f3n de un modelo de reconocimiento de actividad mediante 48%. 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