Во многих алгоритмах машинного обучения, в том числе в нейронных сетях, нам постоянно приходится иметь дело со взвешенной суммой или, иначе, линейной комбинацией компонент входного вектора. А в чём смысл получаемого скалярного значения?
В статье попробуем ответить на этот вопрос с примерами, формулами, а также множеством иллюстраций и кода на Python, чтобы вы могли легко всё воспроизвести и поставить свои собственные эксперименты.Читать полностью »
Сегодня мы расскажем о проекте, нацеленном на распознавание некоторых видов физической активности человека. Делается это с помощью платы Intel Edison, к которой подключён акселерометр ADXL345.
Данные о том, чем именно занят пользователь, способны найти множество применений. Особенно это касается сферы носимой электроники. Например, в среде здравоохранения такие сведения можно использовать для наблюдения за пациентами, в спорте – для анализа особенностей выполнения упражнений и фитнес-трекинга.
В нашем проекте для анализа данных акселерометра используется метод опорных векторов (Support Vector Machine, SVM). Программная часть реализована с применением популярной библиотеки LIBSVM. Код написан в двух вариантах: на Python и Node.js.
Читать полностью »
В мире живёт 30 миллионов человек, имеющих проблемы с речью. Для того, чтобы общаться с окружающими, они пользуются языком жестов. А что, если собеседник такого языка не понимает? Как преодолеть языковой барьер? Наш сегодняшний рассказ посвящён проекту распознавания жестов. Плата Intel Edison принимает сведения от датчиков, закреплённых на специальной перчатке, обрабатывает их с использованием метода опорных векторов, узнаёт, какой букве соответствует жест, и отправляет то, что получилось, Android-приложению для озвучивания.
Intel Edison и перчатка с датчиками: основа системы распознавания языка жестов
Читать полностью »
