Napovedovanje uporabniških dogodkov pametnega domaPEKLENIK, SARA (Avtor) Košir, Andrej (Mentor) pametni domprepoznava aktivnostinapovedovanje dogodkovstrojno učenjepodatkovna množica CASASDemografske razmere vodijo v velike izzive, povezane z zagotavljanjem učinkovite oskrbe starejših. Tehnologije pametnega doma lahko s pomočjo senzorjev in metod strojnega učenja omogočajo spremljanje aktivnosti stanovalcev in s tem podpirajo samostojno bivanje v domačem okolju. V diplomski nalogi z namenom vzpostavitve situacijskega zavedanja obravnavamo problem napovedovanja dogodkov pametnega doma. Predstavimo področje: podatkovne zbirke, algoritme za prepoznavo dogodkov in metrike za vrednotenje, ki se pogosto uporabljajo. Na naboru podatkov Kyoto iz podatkovne baze CASAS preizkusimo napovedovanje dogodkov z algoritmom AL-Smarthome, ki je bil znotraj projekta CASAS implementiran v okolju Python. Napovedi osmih aktivnosti ovrednotimo s kazalniki natančnost, priklic in mera F1, zanje izrišemo krivulje ROC in napovedi predstavimo na časovnicah. Rezultati kažejo, da model zazna večino dejanskih segmentov aktivnosti (makro povprečje priklica 0,71), vendar generira tudi večje število lažno pozitivnih napovedi (makro povprečje natančnosti 0,39), kar je predvsem posledica težav pri zaznavanju mej med posameznimi aktivnostmi. Ugotavljamo, da bi natančnost modela lahko izboljšali z vključitvijo neoznačenih podatkov, metodami za zaznavanje prehodnih točk med aktivnostmi ali uporabo časovnih oken, prilagojenih dolžini posamezne aktivnosti.20262026-05-06 12:49:12Diplomsko delo182290VisID: 63217COBISS_ID: 279525891sl