La inactividad física es uno de los principales factores de riesgo
de mortalidad y su relación con las principales enfermedades crónicas
es objeto de intensas investigaciones medicas. Un método objetivo de la
evaluación de la actividad de las personas es el uso de acelerómetros.
En este trabajo se presenta un experimento para evaluar la viabilidad
de la detección automática de algunos tipos de actividades a través de
algoritmos supervisados de Deep Learning.
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