Predicción de comportamiento sedentario a partir del análisis de datos de lifelogging

El problema de predecir el comportamiento sedentario futuro se ha abordado previamente analizando solo el tiempo inactivo/estacionario de un sujeto y se ha medido y comparado el rendimiento de varios modelos. Alternativamente, en esta tesis se define la Predicción del Comportamiento Sedentario Futu...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Santillán Cooper, Martín
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas 2021
Materias:
Ingeniería de sistemas
Inteligencia artificial
Redes Neuronales Recurrentes
Deep Learning
Machine Learning
Predicción del Comportamiento Sedentario Futuro
PCSF
Sedentarismo
Unidad de medida del índice metabólico
MET
Acceso en línea:Santillán Cooper, M. (2021). Predicción de comportamiento sedentario a partir del análisis de datos de lifelogging [Tesis de grado]. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Argentina.
Aporte de:
Repositorio Institucional de Acceso Abierto (RIDAA) de Universidad Nacional del Centro
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description El problema de predecir el comportamiento sedentario futuro se ha abordado previamente analizando solo el tiempo inactivo/estacionario de un sujeto y se ha medido y comparado el rendimiento de varios modelos. Alternativamente, en esta tesis se define la Predicción del Comportamiento Sedentario Futuro (PCSF) como la tarea de predecir si la actividad física de un usuario superará o no, en promedio, 1,5 MET en un futuro próximo. Aunque MET es una métrica estándar en el área de la salud para medir la intensidad de una actividad en términos del gasto energético, el uso de esta para predecir el comportamiento sedentario mediante el uso de dispositivos portátiles y dispositivos móviles permanece inexplorada. En este trabajo, se presenta un enfoque para predecir el comportamiento sedentario futuro de un sujeto en términos de su nivel de MET a partir de diferentes modelos de Deep Learning, basado en la observación de valores obtenidos de múltiples sensores de dispositivos portátiles y móviles. Párrafo extraído de tesis de grado a modo de resumen.
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