Samenvatting van alle hoorcolleges van het vak Machine Learning for the Quantified Self, dat wordt gegeven op de Vrije Universiteit (VU) aan de master 'Computer Science'.
Chapter 1. Introduction
The term quantified self was first coined by Gary Wolf and Kevin Kelley in Wired Magazine.
“The quantified self is any individual engaged in the self-tracking of any kind of biological,
physical, behavioral, or environmental information. The self-tracking is driven by a certain
goal of the individual with a desire to act upon the collected information.”
A number of measurements fall under this quantified self (biological, physical, behavioral,
environmental, etc). According to Augemberg (2012), they fall into one of the following
categories:
Choe (2014) researched why people are tracking themselves. This research consisted of 52
interviews, finding out three main categories:
- Improved health (cure or manage a condition, execute a treatment plan, achieve a
goal)
- Improve other aspects of life (maximize work performance, be mindful)
- Find new life experiences (have fun, learn new things)
Gimpel (2013) identified a “Five-Factor Framework of Self-Tracking Motivations”:
- Self-healing (become healthy)
- Self-discipline (rewarding aspects of it)
- Self-design (control and optimize “yourself”)
- Self-association (associated with movement)
- Self-entertainment (entertainment value)
Throughout the course, there will be two examples of quantified selves, Arnold, and Bruce:
,Basic terminology:
- A measurement is one value for an attribute recorded at a specific time point.
- A time series is a series of measurements in temporal order.
- We distinguish different types of machine learning:
o Supervised learning is the machine learning task of inferring a function from a
set of labeled training data.
o In unsupervised learning, there is no target measure (or label), and the goal is
to describe the associations and patterns among the attributes.
o Reinforcement learning tries to find optimal actions in a given situation so as
to maximize a numerical reward that does not immediately come with the
action but later in time.
, Chapter 2. Sensory Data
In a mobile phone, there are many sensors, for example:
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper sandervanwerkhooven. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €5,57. Je zit daarna nergens aan vast.