Machine Learning per il riconoscimento automatico delle attività umane da smartphone: una valutazione sperimentale

La tesi si occupa di creare un modello di classificazione analizzando dataset riguardanti le Human Activity Recognition. Il lavoro di tesi è stato diviso in due parti. La prima parte tratta lo stato dell'arte, in cui sono stati analizzati e approfonditi i temi di Machine Learning e sistemi HAR. Nella seconda parte è stato descritto il progetto. Il progetto si basa sul processo di Data Mining. Durante tutto il processo di Data Mining sono state fatte valutazioni e sperimentazioni sia durante la fase di pulizia dei dati e di preprocessing, sia durante la fase di classificazione valutando vari algoritmi. Alla fine del processo di Data Mining è stato ottenuto un modello di classificazione soddisfacente. Infine, è stata sviluppata un' applicazione moblie in Android, che accedendo ai valori di due sensori (accelerometro e giroscopio) e servendosi del modello di classificazione già creato, è in grado di riconoscere l'attività svolta dall'utente.