Daten mit KI auswerten?

[Simon K. (simon1516)]

Hi,

ich würde gerne Daten auswerten wie in folgendem Video vorgemacht:

https://www.youtube.com/watch?v=0BIZCwITUQc

Z.B. bei Sekunde 17 im Video sieht man, dass auf dem Display die Anzahl 
der "Reps", also Wiederholungen angezeigt werden.

Diese Aussage bzgl der Wiederholungen kann anhand der Daten eines 
integrierten 3 Achs MEMS getroffen werden. Ich habe selbst so einen 3 
Achs MEMS (ICM20948) in Betrieb und kann auch schön sehen, wie sich die 
Werte der einzelnen Größen verändern, wenn ich diesen Sensor bewege.

Aber wie bekommt man die Aussage bzgl der Wiederholungen einer 
Trainingsübung hin? Es könnte ja auch jemand die Uhr am anderen 
Handgelenk tragen, jeder Mensch hat unterschiedlich lange Arme etc 
(daher immer andere Messwerte des Sensors), sodass es nicht einfach sein 
dürfte, diese Daten trotzdem immer zuordnen zu können. Die Dynamik der 
Daten sollte allerdings bei richtiger Ausführung übereinstimmen, sofern 
man die gleiche Übung ausführt.

Daher meine Frage: Macht man sowas mit einer KI? Wo gibts guten 
Lesestoff für Einsteiger? Was benötigt man für so ein System? Gibt es 
gute Freeware?

Vielleicht hat ja einer von euch Erfahrung in der Datenverarbeitung.

Viele Grüße, schönen Restsonntag.

Simon

[Dieter D. (Firma: Hobbytheoretiker) (dieter_1234)]

Das wäre eine Aufgabe für ein selbstklassifizierendes künstliches 
neuronales Netz.

[Simon K. (simon1516)]

Dieter D. schrieb:
> Das wäre eine Aufgabe für ein selbstklassifizierendes künstliches
> neuronales Netz.

Hallo Dieter,

danke für deine Antwort.

Kannst du mir noch die anderen Fragen beantworten?

Wo bekomm ich sowas?
Gibts Einsteigerstoff/Software dazu?

[Jan B. (diphthong)]

Zwar kann man dieses Problem sicherlich mit einem neuronalen Netz 
loesen, aber so ganz trivial ist das nicht, denn du moechtest ja Daten 
mit Zeitkomponente analysieren. Du benoetigst ausserdem ein entsprechend 
grosses Trainingsdatensatz (zumindest wenn du wirklich ein neuronales 
Netz trainieren moechtest). Du kannst ja mal etwas nach "Human Activity 
Recognition" suchen, da gibt es einige Paper, wobei es dort auch eher 
darum geht, zu erkennen, welche Aktivitaet gerade stattfindet (also z.B. 
sitzen, laufen, Fahrrad fahren etc.).

Wenn es nur darum geht zu erkennen, wie oft sich der Sensor gerade 
unabhaengig von Lage auf und ab bewegt, wuerde ich es vielleicht erstmal 
mit konventionellen Methoden versuchen. Also Daten anschauen und selbst 
nuetzliche Features extrahieren, vielleicht die drei Achsen irgendwie 
kombinieren (dazu gibt es unter dem oben genannten Stichwort auch viel 
Literatur). Wenn das nicht gut genug funktioniert, kannst du ja mal in 
traditionalles machine learning (also nicht unbedingt deep learning) 
schauen, zum Beispiel SVMs, um Features zu klassifizieren.

[Dieter D. (Firma: Hobbytheoretiker) (dieter_1234)]

Simon K. schrieb:
> Wo bekomm ich sowas?
> Gibts Einsteigerstoff/Software dazu?

https://www.opennn.net/
https://de.m.wikipedia.org/wiki/OpenNN
https://awesomeopensource.com/projects/neural-network