Aprendizaje Automático para Análisis de Datos de Sensores
Cada más y más aplicaciones precisan la combinación de técnicas de procesado de señal y aprendizaje automático sobre series temporales obtenidas por sensores. MATLAB puede acelerar el desarrollo de sistemas de análisis de datos y procesado de datos de sensores mediante una gama completa de capacidades de modelado y diseño en un solo entorno. En este webinar presentaremos un ejemplo donde un modelo de clasificación identifica la actividad física que una persona se encuentra realizando, basándose en las señales que el acelerómetro de su smartphone emite.
Introduciremos métodos comunes de procesado de señal en MATLAB (incluyendo filtrado digital y análisis en dominio de frecuencia) que nos permitirán extraer características de formas de ondas, y mostraremos como el cálculo paralelo puede acelerar nuestros procesos cuando trabajemos con grandes cantidades de datos. A continuación exploraremos diferentes algoritmos de clasificación y los testearemos (tales como árboles de decisión, máquinas de vector soporte o redes neuronales) tanto de manera interactiva como con código.
Finalmente, mostraremos el uso de generación de código C/C++ automático desde MATLAB y así desplegar nuestro algoritmo de clasificación para el análisis de un sensor embebido.
Grabados: 10 mar 2016
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