Данные сенсоров нейронной сети как вводимые данные

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Шаг 1: Предварительная обработка данных
Шаг 2: Формирование входных данных для нейронной сети
Шаг 3: Выбор модели нейронной сети
Заключение

Вопрос или проблема

У меня есть набор данных, состоящий из записей датчиков о человеческом движении. Существует 22 класса различных движений, таких как сидение или ходьба, и 19 значений датчиков.

Каждая запись движения состоит примерно из 1000 строк, содержащихся в файле csv.

Моя проблема: я не знаю, как представить эти записи нейронной сети (TensorFlow), чтобы она могла быть обучена на классах движения и даже предсказать, что было сделано в записи, получив эти 19000 значений. Я даже не знаю, какую модель нейронной сети использовать и поэтому нуждаюсь в вашей помощи.

Исправьте меня, если я неправ: Насколько я понял, у вас есть файлы с 1000 записями с 19 числовыми значениями датчиков и типом 22 движений в каждой строке. Вы хотели бы предсказать тип движения на основе значений датчиков.

Записи фиксируются с заданным интервалом? Если да, вы можете использовать RNN.

В любом случае, это похоже на задачу классификации. Вы можете найти учебник по Tensorflow здесь.

Вы можете читать данные из файлов csv с помощью pandas.read_csv.

Что касается кодирования ваших данных: если типы движений не могут быть отсортированы и не связаны между собой, вам следует использовать one-hot кодирование, чтобы представить тип движения нейронной сети. Вы можете оставить числовые данные датчиков без изменений, просто убедитесь, что вы нормализуете их.

Ответ или решение

Использование данных сенсоров для обучения нейронной сети: практическое руководство

Введение в задачу

Ваша задача заключается в том, чтобы создать модель нейронной сети, которая сможет классифицировать движения человека на основе данных с сенсоров. У вас есть набор данных с 22 классами различных движений и 19 значениями сенсоров на запись, что представляет собой интересную задачу для применения методов машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим, как подготовить данные для обучения, какую модель использовать, и приведем ключевые шаги в выполнении задачи.

Шаг 1: Предварительная обработка данных

Для успешного обучения нейронной сети необходимо правильно подготовить данные:

Загрузка данных:
Используйте библиотеку Pandas для загрузки данных из CSV файлов:
```
import pandas as pd

# Путь к файлу
df = pd.read_csv('test.csv')
```
Понимание структуры данных:
Каждый файл записи движений включает 1000 строк (значений) для каждого из 19 сенсоров. Проверьте, как данные представлены и существуют ли пропущенные значения:
```
print(df.info())
```
Нормализация значений сенсоров:
Нормализация поможет улучшить производительность модели. Можно использовать метод MinMaxScaler из библиотеки scikit-learn:
```
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df.iloc[:, 1:20])  # Нормализация первых 19 колонок, оставляя метки
```
Преобразование меток движений:
Для задач классификации, когда метки категориальные и не имеют природного порядка, рекомендуется использовать one-hot кодирование:
```
df_labels = pd.get_dummies(df['label'])
```

Шаг 2: Формирование входных данных для нейронной сети

Теперь, когда данные подготовлены, необходимо сформировать структуру данных для модели:

Создание учебных примеров:
Каждая запись содержит 1000 строк сенсорных значений, которые нужно преобразовать в модель:
```
X = df_scaled.reshape(-1, 1000, 19)  # Преобразование формы данных
y = df_labels.values
```
Разделение данных на обучающую и тестовую выборки:
Разделите ваши данные на тренировочные и тестовые наборы:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```

Шаг 3: Выбор модели нейронной сети

Для работы с последовательными данными, такими как ваши записи сенсоров, рекомендуется применять рекуррентные нейронные сети (RNN), что обеспечит модельная способность правильно обрабатывать данные, записанные в фиксированные интервалы.

Создание модели RNN с использованием TensorFlow:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(1000, 19), return_sequences=True))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dense(22, activation='softmax'))  # 22 класса движений

Компиляция модели:

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

Обучение модели:
Обучите модель на подготовленных данных:
```
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)
```

Заключение

Ваша задача по обработке данных сенсоров и подготовке их для нейронной сети требует четкого понимания структуры данных и их предварительной обработки. Сначала загружайте и исследуйте данные, затем нормализуйте и преобразуйте метки. Наконец, выберите модель, способную справляться с временными последовательностями, такую как LSTM. В результате вы сможете не только классифицировать движения, но и открывать возможности для дальнейшего анализа и применения полученных результатов.

Объединение структурированной подготовки данных и выбора адекватной модели является ключевым к успешному решению вашей задачи. Убедитесь, что описанные шаги четко следуют друг за другом для достижения оптимальной производительности вашей модели.