Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39431
Title: Способы машинного обучения для выявления ошибок выполнения упражнений на Smart-тренажере
Authors: Кукареко, А. В.
Нестеренков, С. Н.
Keywords: материалы конференций;интернет вещей;временные ряды;нейронные сети;internet of things;time series;neural networks
Issue Date: 2020
Publisher: Беспринт
Citation: Кукареко, А. В. Способы машинного обучения для выявления ошибок выполнения упражнений на Smart-тренажере / А. В. Кукареко, С. Н. Нестеренков // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня: сб. материалов VI Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 20-21 мая 2020 года: в 3 ч. Ч. 2 / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2020. – С. 214–224.
Abstract: В докладе рассматривается возможность использования алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей для классификации качества выполнения упражнения по показаниям с датчика установленного на "умном" тренажере. Демонстрируется полученный результат и оценка решения задачи. Использовались следующие виды алгоритмов машинного обучения: метод опорных векторов, LSTM-сети и сверточные LSTM-сети.
Alternative abstract: The report considers the possibility of using machine learning algorithms and neural networks to classify the quality of the exercises according to data from a sensor installed on a smart training machine. The reached result is demonstrated along with the whole solution evaluation. The following types of machine learning algorithms were used: SVM, LSTM, and convolutional-LSTM networks.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39431
ISBN: 978-985-90533-9-9
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2020)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kukareko_Sposoby.pdf1.14 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.