\chapter{Závěr}

Hlavním záměrem bylo využít metody strojového učení pro analýzu vitálních dat, konkrétně provést klastrovou analýzu pro rozdělení dat podle trendů uživatelů, klasifikovat uživatele do skupin pomocí neuronových sítí a zhodnotit vliv velikosti vstupního datasetu na přesnost klasifikace. V~rámci této maturitní práce se podařilo úspěšně splnit většinu stanovených cílů.

Klastrová analýza byla úspěšně provedena s~využitím tří různých algoritmů -- K-means, DBSCAN a Agglomerativní klastrování. Každý z~těchto přístupů přinesl jedinečný pohled na strukturu dat. K-means algoritmus identifikoval 13 distinktivních vzorců chování uživatelů. DBSCAN algoritmus odhalil dva hlavní klastry a skupinu outlierů, poskytujíc pohled na data z~perspektivy hustoty. Agglomerativní klastrování rozdělilo data do 10 skupin, nabízejíc hierarchický pohled na strukturu dat. Tyto metody společně umožnily detailní analýzu denních aktivit uživatelů, odhalujíc různé vzorce spánku, sedavého chování a fyzické aktivity.

Při klasifikaci uživatelů pomocí neuronových sítí bylo dosaženo přesnosti 62 \% při kategorizaci uživatelů do tří skupin (aktivní, neaktivní, obézní). Tento výsledek, ačkoli není optimální, poskytuje základ pro další výzkum a zlepšení modelu.

Analýza vlivu velikosti trénovacího datasetu na přesnost klasifikace přinesla překvapivé zjištění -- model dosahoval lepších výsledků s~menšími trénovacími sadami. Toto zjištění naznačuje, že pro daný problém a architekturu sítě může být menší, ale dobře vybraný dataset je efektivnější, než velké množství potenciálně zašuměných dat.

Je třeba zmínit, že ne všechny aspekty práce byly zcela uspokojivé. Hlavním nedostatkem je relativně nízká přesnost klasifikačního modelu, což naznačuje potřebu dalšího ladění a možná i přehodnocení architektury neuronové sítě. Dalším omezením je potenciální neschopnost modelu zachytit komplexní vzorce chování měnící se v~čase.

Do budoucna se nabízí několik směrů pro další výzkum: optimalizace architektury neuronové sítě pro lepší zachycení časových závislostí v~datech, experimentování s~pokročilejšími metodami předzpracování dat pro redukci šumu a zvýraznění relevantních vzorců nebo integrace dalších zdrojů dat pro komplexnější pohled na životní styl uživatelů.

Celkově lze projekt hodnotit pozitivně. Přestože výsledky nejsou definitivní, představují solidní základ pro další výzkum v~této oblasti, která má potenciál významně přispět k~personalizované zdravotní péči a zlepšení kvality života.