Мобильная версияУ меня есть данные временного ряда, полученные с акселерометра телефона Android. Я добавил столбец класса, чтобы можно было пометить класс данных. Данные имеют двоичную классификацию: 0 — ложь, 1 — правда. Данные временных рядов имеют непрерывные сегменты, где весь сегмент вместе должен быть классифицирован как 1. Я выделил данные на диаграмме, чтобы показать непрерывные разделы данных, которые я классифицирую как 1. Я хотел бы иметь возможность пометить эти обучающие данные, а затем предоставлять новые данные обученной модели, которая может классифицировать данные, а также сообщать, где они начинаются и заканчиваются, чтобы я мог определить время начала и окончания. Из того, что я прочитал в Интернете, кажется, что нейронная сеть LSTM будет правильным решением, но я не уверен, как построить модель, которая сможет классифицировать непрерывные сегменты. Направление или простые примеры, которые всем известны, которые показывают, как использовать LSTM, или более подходящую модель для этого типа данных для достижения того, что я пытаюсь выполнить, были бы потрясающими. Я новичок в машинном обучении и пытаюсь реализовать этот проект ради собственного обучения/из любопытства, поэтому прошу прощения за неправильную терминологию или недостаток знаний.
