에이블스쿨5차미프

[AI] KT AIVLE(KT 에이블스쿨) 3기 AI 개발자 트랙 5차 미니프로젝트 -11주차-

프로젝트 주제 스마트폰 센서 데이터 기반 인간 행동 인식 분류 1. 데이터 확인 - UCL에서 제공하는 데이터 (https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/human+activity+recognition+using+smartphones) - 데이터 셋 Shape Feature - 스마트폰 센서의 측정값을 이용해 추출한 특징 - 560 여개의 특징이 있음 Label - 6개의 클래스 (서기, 앉기, 눕기, 걷기, 계단 오르기, 계단 내려가기) 2. 데이터 전처리 - 걷기 = 0, 계단 오르기 = 1, 계단 내려가기 = 2, 눕기 = 3, 서기 = 4, 앉기 = 5 으로 라벨링 - Activity_dynamic 컬럼을 새로 만들어 [0,1,2] -> 1 / [3,4,5] -> 2..