Descripción:

El objetivo de este proyecto es desarrollar una red neuronal capaz de detectar y reconocer las diferentes actividades humanas utilizando los sensores incorporados en un teléfono móvil. Los teléfonos móviles modernos están equipados con una amplia variedad de sensores, como acelerómetros, giroscopios, magnetómetros y sensores de luz, entre otros. Estos sensores proporcionan información rica y detallada sobre el movimiento y las condiciones ambientales que rodean al usuario.

• El proyecto se divide en las siguientes etapas:
• Recopilación de datos: Se realizará una recolección de datos utilizando los sensores del teléfono móvil mientras los usuarios realizan diversas actividades, como caminar, correr, subir escaleras, sentarse, etc. Se registrarán las lecturas de los sensores en intervalos regulares, creando un conjunto de datos etiquetados.
• Preprocesamiento de datos: Los datos recopilados pueden requerir cierto grado de procesamiento para eliminar ruido, suavizar las señales y asegurar la calidad de los datos. Además, se llevará a cabo una etapa de etiquetado manual, donde se asociará cada muestra de datos con la actividad correspondiente.
• Diseño de la red neuronal: Se definirá la arquitectura de la red neuronal que mejor se adapte al problema. Dado que se trata de datos secuenciales en el tiempo, se podría considerar el uso de redes neuronales recurrentes (RNN) o redes neuronales convolucionales (CNN) con capas de tiempo distribuido.
• También se pueden incorporar capas adicionales, como capas de normalización y capas de dropout, para mejorar la precisión del modelo.
• Entrenamiento de la red neuronal: Se dividirá el conjunto de datos etiquetados en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.
• Se utilizará el conjunto de entrenamiento para ajustar los pesos y los parámetros de la red neuronal, mientras que el conjunto de validación se utilizará para ajustar los hiperparámetros y evitar el sobreajuste.
• Se realizarán múltiples iteraciones de entrenamiento hasta alcanzar un nivel de precisión satisfactorio. Evaluación y pruebas: Una vez entrenada la red neuronal, se evaluará su rendimiento utilizando el conjunto de prueba, que contiene datos no vistos durante el entrenamiento.
• Se medirá la precisión de la red en la detección y reconocimiento de las actividades humanas. Si los resultados son satisfactorios, se procederá a la siguiente etapa.
• Implementación en la aplicación móvil: Finalmente, se integrará el modelo de red neuronal desarrollado en una aplicación móvil, de modo que pueda utilizarse en tiempo real. La aplicación utilizará los sensores del teléfono móvil para capturar los datos en tiempo real y enviarlos a la red neuronal para su procesamiento y clasificación. Los resultados se mostrarán al usuario de manera intuitiva y comprensible.

En resumen, este proyecto tiene como objetivo aprovechar los sensores del teléfono móvil y utilizar una red neuronal para detectar y reconocer las actividades humanas. Esto puede tener aplicaciones en áreas como el seguimiento de la salud y el fitness, la detección de caídas, la monitorización del sueño, entre