Modelos de aprendizaje profundo para la predicción de comportamiento sedentario futuro

Es sabido que el comportamiento sedentario posee consecuencias negativas para la salud y, por lo tanto, alentar a los individuos a evitar este tipo de comportamiento puede colaborar en la reducción de diferentes indicadores de riesgo. En este trabajo, se evaluaron diferentes arquitecturas de aprendi...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Cooper, Martín Santillán, Armentano, Marcelo
Formato:	Articulo
Lenguaje:	Español
Publicado:	2020
Materias:	Ciencias Informáticas aprendizaje profundo aprendizaje de máquina comportamiento sedentario
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/135046 https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/EJS/article/view/167
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

id	I19-R120-10915-135046
record_format	dspace
institution	Universidad Nacional de La Plata
institution_str	I-19
repository_str	R-120
collection	SEDICI (UNLP)
language	Español
topic	Ciencias Informáticas aprendizaje profundo aprendizaje de máquina comportamiento sedentario
spellingShingle	Ciencias Informáticas aprendizaje profundo aprendizaje de máquina comportamiento sedentario Cooper, Martín Santillán Armentano, Marcelo Modelos de aprendizaje profundo para la predicción de comportamiento sedentario futuro
topic_facet	Ciencias Informáticas aprendizaje profundo aprendizaje de máquina comportamiento sedentario
description	Es sabido que el comportamiento sedentario posee consecuencias negativas para la salud y, por lo tanto, alentar a los individuos a evitar este tipo de comportamiento puede colaborar en la reducción de diferentes indicadores de riesgo. En este trabajo, se evaluaron diferentes arquitecturas de aprendizaje profundo para predecir el comportamiento sedentario futuro de un individuo a partir de los registros capturados de diferentes sensores disponibles en los dispositivos móviles actuales. Se analizaron usuarios con diferentes niveles de gasto energético, y se obtuvieron resultados alentadores que demuestran la eficiencia de las arquitecturas propuestas.
format	Articulo Articulo
author	Cooper, Martín Santillán Armentano, Marcelo
author_facet	Cooper, Martín Santillán Armentano, Marcelo
author_sort	Cooper, Martín Santillán
title	Modelos de aprendizaje profundo para la predicción de comportamiento sedentario futuro
title_short	Modelos de aprendizaje profundo para la predicción de comportamiento sedentario futuro
title_full	Modelos de aprendizaje profundo para la predicción de comportamiento sedentario futuro
title_fullStr	Modelos de aprendizaje profundo para la predicción de comportamiento sedentario futuro
title_full_unstemmed	Modelos de aprendizaje profundo para la predicción de comportamiento sedentario futuro
title_sort	modelos de aprendizaje profundo para la predicción de comportamiento sedentario futuro
publishDate	2020
url	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/135046 https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/EJS/article/view/167
work_keys_str_mv	AT coopermartinsantillan modelosdeaprendizajeprofundoparalapredicciondecomportamientosedentariofuturo AT armentanomarcelo modelosdeaprendizajeprofundoparalapredicciondecomportamientosedentariofuturo AT coopermartinsantillan deeplearningmodelsforpredictingfuturesedentarybehavior AT armentanomarcelo deeplearningmodelsforpredictingfuturesedentarybehavior
bdutipo_str	Repositorios
_version_	1764820456029814786

Modelos de aprendizaje profundo para la predicción de comportamiento sedentario futuro

Ejemplares similares