Аннотация:Данная работа посвящена использованию методов машинного обучения в задаче определения местоположения телефона. Решение этой проблемы производилось по данным от двух сенсоров – акселерометра и гироскопа.
В рамках поставленной задачи были рассмотрены различные методы очистки сигналов от шума, которые позволяют уменьшить зависимость качества решения от погрешностей измерительных устройств. Также были описаны основные виды признаков, которые используются при работах с сигналами от сенсоров. На реальных данных среди них производился отбор и выделялись лучшие.
Для решения поставленной задачи определения местоположения телефона
были реализованы несколько различных методов распознавания. Они были протестированы на реальных данных. В работе представлено экспериментальное
исследование и сравнительный анализ алгоритмов. Используя полученные результаты, можно модифицировать методы решения задачи и улучшить их производительность.
