Aktualizacje

Zwiększ możliwości analizy danych dzięki zdarzeniom

Author avatar

Agnieszka Górecka

Ostatnia aktualizacja15 kwietnia 2024

Zwiększ możliwości analizy danych dzięki zdarzeniom

Oznaczaj istotne sygnały elastycznymi Zdarzeniami. Filtruj, taguj i umieszczaj w raportach jednym kliknięciem.

Czym są zdarzenia?

Zdarzenia to adnotacje tworzone przez użytkownika lub wykrywane przez system, które można przypisywać do różnych punktów danych w ekosystemie Aidlab. Możesz ręcznie oznaczyć zdarzenie „Sen”, a system może sam wykryć zdarzenie „Kaszel”. Takie oznaczenia pomagają porządkować i analizować dane dotyczące zdrowia i aktywności fizycznej.

Oto kilka możliwości, jakie dają zdarzenia:

Filtrowanie

Po utworzeniu zdarzenia znacznie łatwiej odnajdziesz oznaczone dane i wrócisz do nich później. Szybkie filtrowanie skraca czas potrzebny na wyszukanie najważniejszych fragmentów zapisu.

Filtrowanie za pomocą zdarzeń

Typy zdarzeń

Możesz powiązać zdarzenia z określonym typem danych lub tagiem, aby dokładnie analizować sygnały dotyczące zdrowia i aktywności fizycznej.

Oznaczanie zdarzeń według typu

Możesz edytować czas zdarzeń i precyzyjnie wskazywać interesujące Cię fragmenty danych. Zdarzenie może oznaczać zarówno pojedynczy moment kaszlu, jak i cały czas trwania treningu.

Zdarzenia w raportach

Zdarzenia pozwalają oznaczać punkty danych i prezentować je w raportach. Otwiera to wiele możliwości dzielenia danych na segmenty i ich analizy.

Wyobraź sobie fizjoterapeutę, który śledzi postępy rehabilitacji pacjenta. Może teraz oznaczyć istotne fragmenty sesji terapeutycznej, takie jak momenty najlepszej sprawności lub wystąpienia bólu. Te oznaczenia będą widoczne w wygenerowanym raporcie.

Podobnie trener może zaznaczyć momenty maksymalnego wysiłku lub zmęczenia podczas treningu, uzyskując informacje przydatne do poprawy wyników sportowych.

Badaczom i specjalistom od analizy danych zdarzenia ułatwiają oznaczanie istotnych momentów, a tym samym pracę nad uczeniem maszynowym i wykrywaniem wzorców. Oznaczone dane można łatwo filtrować, aby skupić się na najważniejszych fragmentach zapisu. Adnotacje sygnałów pomagają skuteczniej trenować algorytmy uczenia maszynowego, co może przekładać się na trafniejsze przewidywania i wnioski.

Zdarzenia są dostępne przez Aidlab API

Programiści mogą korzystać ze zdarzeń za pośrednictwem Aidlab API. Ułatwia to integrację i dalsze dostosowywanie platformy Aidlab do własnych potrzeb.