Deep Learning: Application to Pervasive Computing System

Abstract

In today's digital era, the ubiquity of sensors and interconnected devices has ushered in the age of pervasive computing. Pervasive computing envisions a future where computation integrates into our daily lives, creating intelligent and adaptive environments. Central to this vision is the transformative role of deep learning, a subset of machine learning powered by artificial neural networks. This study delves into the profound synergy between deep learning and pervasive computing systems. It explores how deep learning techniques are harnessed to enable interconnected devices and sensors to learn, adapt, and enhance user experiences. The research covers fundamental concepts, applications, and implications, shedding light on the dynamic evolution of pervasive computing. With a focus on efficiency, privacy, and ethical considerations, this work exemplifies the potential of deep learning to revolutionize industries and improve the quality of our technologically enriched lives. Keywords: Pervasive Computing System, Ubiquitous Computing System, Human Activity Recognition (HAR), Smartphone Sensors, Deep Learning (DL), Convolutional Neural Network (CNN), Long-Short Term Memory (LSTM) À l’ère numérique d’aujourd’hui, l’omniprésence des capteurs et des appareils interconnectés a inauguré l’ère de l’informatique omniprésente. L’informatique omniprésente envisage un avenir où le calcul s’intègre dans notre vie quotidienne, créant des environnements intelligents et adaptatifs. Au coeur de cette vision se trouve le rôle transformateur de l’apprentissage profond, un sous-ensemble de l’apprentissage automatique alimenté par des réseaux de neurones artificiels. Cette étude explore la synergie profonde entre l’apprentissage profond et les systèmes informatiques omniprésents. Il explore comment les techniques d’apprentissage profond sont exploitées pour permettre aux appareils et capteurs interconnectés d’apprendre, de s’adapter et d’améliorer les expériences utilisateur. La recherche couvre les concepts fondamentaux, les applications et les implications, mettant en lumière l’évolution dynamique de l’informatique omniprésente. En mettant l’accent sur l’efficacité, la confidentialité et les considérations éthiques, ce travail illustre le potentiel de l’apprentissage profond pour révolutionner les industries et améliorer la qualité de nos vies technologiquement enrichies. Mots-clés : système informatique omniprésent, reconnaissance de l'activité humaine (HAR), capteurs de smartphone, apprentissage en profondeur (DL), réseau de neurones convolutifs (CNN), mémoire à long court terme (LSTM)