Унифицированная предобучающая процедура UniMTS для временных рядов движения
Распознавание человеческого движения с помощью временных рядов с мобильных и носимых устройств используется в различных областях, от мониторинга состояния здоровья до анализа спортивной активности. Однако сбор больших объемов данных о движении остается сложной задачей из-за вопросов безопасности и конфиденциальности.
Проблемы в области временных рядов движения
Существующие модели часто обучаются и тестируются на одних и тех же данных, что затрудняет обобщение на других наборах данных. Основные проблемы:
- Размещение устройств: Разные места на теле (например, запястье и нога) дают разные данные.
- Ориентация устройств: Устройства могут быть в разных положениях, что затрудняет работу модели.
- Разные типы активности: Разные наборы данных фокусируются на различных активностях, что усложняет их сравнение.
Решение UniMTS
Группа исследователей из UC San Diego, Amazon и Qualcomm предложила UniMTS как первую унифицированную предобучающую процедуру для временных рядов движения. UniMTS использует контрастное обучение для связи данных о движении с текстовыми описаниями, что помогает модели лучше понимать различные движения.
Как работает UniMTS
Процесс включает в себя:
- Создание данных о движении из скелетных движений с учетом различных ориентаций.
- Использование графового кодировщика для понимания соединений суставов, что позволяет работать с различными устройствами.
- Улучшение текстовых описаний с помощью больших языковых моделей.
Результаты и эффективность
UniMTS была протестирована на различных реальных наборах данных и показала значительное улучшение производительности:
- 340% в нулевом тестировании.
- 16.3% в условиях малых данных.
- 9.2% в полном тестировании.
Заключение
UniMTS демонстрирует отличную обобщаемость на различных наборах данных о движении и может служить основой для будущих исследований в области распознавания человеческого движения.
Как использовать ИИ для вашего бизнеса
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить.
- Выберите подходящее ИИ-решение для вашего бизнеса.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
Получите помощь
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент.
