Prepoznavanje obrokov in ugrizov s strojnim učenjem na podlagi meritev pametne ureJordan, Marko (Avtor) Luštrek, Mitja (Mentor) Košir, Tomaž (Komentor) strojno učenjegloboko učenjeprepoznavanje prehranjevanjaMagistrska naloga predstavi pristop zaznavanja obrokov in ugrizov. Podatki so bili pridobljeni v eksperimentu, v katerem je sodelovalo 12 posameznikov, ki so s pomočjo žiroskopa in pospeškomera, nameščenih v pameti uri, merili premike zapestja v svojem običajnem življenju. Skupno so posneli za 570 ur podatkov in pri tem zajeli 169 obrokov. Glavni del algoritma za zaznavanje obrokov in ugrizov temelji na uporabi globokega učenja. Pri rezultatih, dobljenih s pomočjo prečnega preverjanja, je mera F1 v primeru zaznavanja obrokov znašala 0,91, medtem ko je pri zaznavanju ugrizov znašala 0,83. To kaže, da se je algoritem relativno uspešno naučil prepoznavati obroke v običajnem življenju posameznikov, medtem ko se je prepoznavanje ugrizov izkazalo za večji izziv.20242024-03-08 08:15:04Magistrsko delo/naloga154905VisID: 139739COBISS_ID: 187908355sl