ВИКОРИСТАННЯ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ МІСЦЕЗНАХОДЖЕННЯ ЛЮДЕЙ У ПРИМІЩЕННЯХ - Топольський, А. І.; Паламарчук , Є. А. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2025)
Досліджено проблему автоматизованої обробки даних для фіксації присутності студентів на заняттях. Запропоновано використовувати методи машинного навчання, адже вони дозволяють спрогнозувати місцезнаходження студентів в приміщеннях навіть за умов аномалій у даних. Вирішення цієї проблеми сприятиме підвищенню ефективності освітнього процесу та зменшення залежності від традиційних способів фіксації присутності, які потребують витрат часу та людських ресурсів. Проведено експерименти з використанням різних методів машинного навчання для задач регресії та класифікації. Мірою для порівняння різних методів використано точність прогнозування. Досліджено застосування таких методів регресії як SVR, LinearSVR, NuSVR, PLSRegression, KernelRidge, RidgeCV, BayesianRidge, DecisionTreeRegressor та ExtraTreeRegressor. Найкращу точність прогнозування отримано методами DecisionTreeRegressor, KernelRidgeRegression та ExtraTreeRegressor — 92,5, 93,9 та 95,5 % відповідно. Проте для методів регресії необхідні неперервні дані, такі як координати користувача, що обмежує їхнє використання в умовах, де технічні засоби не дозволять отримати такі дані. Як альтернатива розглянуто методи класифікації, а саме: SVC, KNeighborsClassifier, DecisionTreeClassifier та RandomForestClassifier. Первинні результати показали нижчу точність у порівнянні з методами регресії, що зумовлено недостатньою репрезентативністю тренувальних даних. Для вирішення цієї проблеми застосовано покроковий алгоритм, який поступово прогнозує будівлю, поверх та конкретне приміщення. Такий алгоритм забезпечив значне підвищення точності. Найкращий результат показав метод RandomForestClassifier — 94,3 %. Підсумовуючи зазначимо, що вибір методу машинного навчання залежить від використовуваних технічних засобів. Якщо вони дозволяють отримувати неперервні дані, такі як координати, оптимально використовувати методи регресії ExtraTreeRegressor, DecisionTreeRegressor або KernelRidgeRegression. Якщо ж неперервні дані неможливо отримати, то оптимально використовувати метод класифікації RandomForestClassifier із запропонованим покроковим алгоритмом.