Algoritmi di Apprendimento su Dati di Movimento: Estrarre Informazioni dai Sensori Indossabili

Introduzione

Con l’avanzare delle tecnologie indossabili, la quantità di dati di movimento disponibili è cresciuta esponenzialmente. I sensori indossabili, come smartwatch e fitness tracker, sono in grado di raccogliere dati dettagliati sui movimenti del corpo, che possono essere utilizzati per una vasta gamma di applicazioni, dalla salute e fitness alla riabilitazione medica e allo sport. Gli algoritmi di apprendimento automatico (ML) giocano un ruolo cruciale nell’estrazione di informazioni significative da questi dati grezzi.

Algoritmi di Apprendimento per Dati di Movimento

Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere suddivisi in diverse categorie in base all’approccio utilizzato:

1. Algoritmi Supervisionati: Richiedono dati etichettati per l’addestramento. Esempi includono la regressione lineare, le macchine a vettori di supporto (SVM) e le reti neurali.
2. Algoritmi Non Supervisionati: Non richiedono dati etichettati e cercano di trovare strutture nei dati. Esempi includono clustering (K-means) e riduzione della dimensionalità (PCA).
3. Apprendimento per Rinforzo: Gli algoritmi apprendono attraverso trial and error, ottimizzando le loro azioni basate su un sistema di ricompense.

Gli algoritmi di ML applicati ai dati di movimento possono essere utilizzati per vari scopi, come il riconoscimento delle attività, la previsione di eventi e il monitoraggio delle condizioni di salute.

Esempio di Applicazione: Riconoscimento delle Attività con Python

In questo esempio, utilizzeremo un dataset di dati di movimento provenienti da sensori indossabili per riconoscere diverse attività svolte da un individuo. Useremo la libreria scikit-learn per applicare un algoritmo di classificazione supervisionato.

Step 1: Importazione delle Librerie Necessarie

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score

Step 2: Caricamento e Pre-elaborazione dei Dati

# Supponiamo di avere un dataset CSV con le seguenti colonne:
# 'timestamp', 'x_acceleration', 'y_acceleration', 'z_acceleration', 'activity'

data = pd.read_csv('movement_data.csv')

# Separare le caratteristiche (features) dall'etichetta (label)
X = data[['x_acceleration', 'y_acceleration', 'z_acceleration']]
y = data['activity']

# Suddividere i dati in set di addestramento e di test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Standardizzare le caratteristiche
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

Step 3: Addestramento del Modello

# Utilizzare un Classificatore Random Forest
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

Step 4: Valutazione del Modello

# Prevedere le attività nel set di test
y_pred = model.predict(X_test)

# Valutare le prestazioni del modello
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Classification Report:\n", classification_report(y_test, y_pred))