izpis_h1_title_alt

Uporaba mobilnih senzorjev za identifikacijo kompleksnosti opravil
Urh, Gašper (Avtor), Pejović, Veljko (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (1,70 MB)

Izvleček
Pametni telefoni so postali zelo zmogljive in osebne naprave, vendar v veliki meri ostajajo neizkoriščene. Samodejna identifikacija uporabnikove mentalne vključenosti v trenutno početje vse do danes še ni bila raziskana in bi lahko koristila na različnih področjih - od mobilnih aplikacij do sistemov za upravljanje s človeškimi viri. V tem magistrskem delu raziščemo možnost samodejne identifikacije zahtevnosti trenutnega uporabnikovega opravila z uporabo senzorjev v dostopnih pametnih telefonih. V ta namen razvijemo sistem za zbiranje podatkov, ki temelji na mobilni aplikaciji. Le-to javno objavimo in distribuiramo med uporabnike, zberemo podatke na strežniku in jih kasneje uporabimo pri metodah strojnega učenja. Najprej s pomočjo linearne regresije in nato še s klasifikacijo potrdimo obstoj šibke povezave med zajetimi podatki in kompleksnostjo uporabnikovega početja. Odkrijemo tudi, da so personalizirani modeli strojnega učenja bolj natančni od splošnih.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:pametni telefon, mobilno zaznavanje, strojno učenje, kompleksnost opravil
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga (mb22)
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2016
Število ogledov:385
Število prenosov:310
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
 
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
:
Objavi na: Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Naslov:Mobile Sensing for Task Engagement Inference
Izvleček:
Smartphones have become very powerful and personal devices, but still have to live up to their potential. To date, we have no automated means of uncovering a user's task engagement, which would be beneficial in numerous areas -- from mobile applications to human resource management systems. In this thesis, we explore the possibility of automated task engagement inference using smartphone sensors. We try to find an answer by developing a data collection system based on a mobile application. We deploy and distribute the app among volunteers to collect data on our server. We then use machine learning approaches on collected data to uncover a weak link between task engagement and smartphone usage data and find out that the collected data is highly personalized.

Ključne besede:smartphone, mobile sensing, machine learning, task engagement

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj