Мой психолог ИИ: помоги нейросети выявить уровень стресса

1.

Мой психолог ИИ:
помоги нейросети
выявить уровень
стресса
Команда:
Участники:
fit_predict
Костин Михаил
Никонов Никита
Валерия Рымарь
Ярослава Тетюхина

2.

Проблематика
отсутствие системы экспресс-диагностики уровня стресса человека в
реакциях на различные стимулы
1

3.

Цели и задачи
Цели
Задачи
По зарегистрированным при помощи
датчиков полиграфа реакции на вопрос
необходимо определить уровень
стресса человека.
Создание классификационной модели
машинного обучения
2

4.

Процесс решения задачи
Масштабирование
Генерация признаков
Применено масштабировании данных после их
группировки по человеку и номеру вопроса для
возможности сравнения последующих вычислений
Алгоритм STL
Метод локальных регрессий LOESS
Методы из scipy.signal
Вычисление разницы между трендом и текущим
значением [1]
Разложение Фурье, извлечение главных частот
Модели
K-nearest neighbors
Adaboost
RandomForestClassifier
LogisticRegression
TabNet
Bagging
Баланс классов
59%
Классы в данных представлены не равномерно
1 - 0.56, 2 - 0.225, 0 - 0.215
Применён метод SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling
Technique) [2]
точность
[1] E. Šabić, D. Keeley, B. Henderson, S. Nannemann “Healthcare and anomaly detection: using machine learning to predict anomalies in heart rate data” AI & SOCIETY volume
36, 149–158, 2021
[2] N. V. Chawla, K. W. Bowyer, L. O.Hall, W. P. Kegelmeyer, “SMOTE: synthetic minority over-sampling technique,” Journal of artificial intelligence research, 321-357, 2002.
4

5.

Преимущества
• Web реализация
• Возможность конвертации проекта в
desktop приложение
• Генерация большого объёма
дполнительной информации
• Графический вывод информации
5

6.

План развития
• Расчёт оптимальных признаков
• Улучшения точности до
запланированного порога
• Добавление возможности пакетной
обработки данных
6

7.

Команда
Тетюхина
Ярослава
Костин Михаил
Рымарь
Валерия
Никонов Никита
ML-разработчик
Проектный
менеджер
Исследовательаналитик
DS, Презентующий