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예리한 회전, 급제동 등 공격적인 운전 행동을 배우고 평가할 안드로이드 애플리케이션을 개발 중입니다.
학습 알고리즘을 만들려고합니다. 이제 저의 접근 방식은 잘못 구동 될 때 센서 데이터를 가져 와서 여러 센서 (예 : 가속도계, 자이로 스코프 및 자력계)의 데이터 세트를 만드는 것입니다.
여러 데이터 세트 (각 센서에 대해)가 저장되면 응용 프로그램은 데이터 세트를 센서의 현재 값과 계속 비교합니다. 패턴이 일치하면 동일한 동작 (잘못된)이 발생했습니다.
현재 배열을 사용하고 있고 작동하지 않는 여러 값을 비교하는 것처럼 센서 데이터의 패턴을 비교하고 일치시키는 방법에 대한 API 또는 솔루션이 있습니까?
아니면 더 친절하게 생각하는 문제에 대한 또 다른 해결책이 있습니까?
몇 주 동안 여기에 붙어있어 큰 도움이 될 것입니다 : (
- 답변 # 1
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이것은 두 데이터 사이의 패턴을 찾아야하는 nlp 문제인 것 같습니다. 잠재적 의미 분석을 사용할 수 있습니다. 완전히 사용 가능한 라이브러리 gensim이 하나 있습니다. 목적이 nlp 방식으로 해결되지 않으면클러스터링으로 이동하십시오. 클러스터링 알고리즘. 또는 한 클래스에 대한 데이터 만있는 경우 (예 : 다이버가 잘못 운전하는 경우)베이지안 접근을 사용하십시오. 한 클래스의 경우 더 잘 작동합니다.