Прогнозування психічного здоров’я на основі даних про музичні вподобання
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломна робота: 122 с., 20 рис., 20 табл., 2 додатки, 34 джерела.
Окремі категорії соціологічних даних мають дуже складні залежності
між чинниками та досліджуваним явищем, оскільки вони є продуктом
суб'єктивної думки неекспертних осіб з великою кількістю більш-менш
рівнозначних факторів впливу.
Метою даного дослідження є якомога точніше застосування
методології прогнозування до даних такого рівня складності.
Об’єктом дослідження є прогнозування на основі метаданих про
музичні вподобання оцінок від 0 до 10, що відповідають за ступінь наявності
чотирьох ментальних розладів: тривожності, депресії, безсоння та ОКР.
Предметом дослідження є алгоритми машинного навчання, що
розв’язують задачу регресії: ансамблеві методи та метод опорних векторів.
Результатом дослідження є розроблений мовою програмування Python
алгоритм для прогнозування оцінок, що працює як на досліджуваних вихідних
даних, так і власних вибірках.
Ключовою особливістю розробленого алгоритму є швидкодія та
універсальність, що дає реалізувати його як додатковий функціонал більш
глобальних, повноцінних програмних продуктів з метою покращення їхніх
рекомендаційних систем та створення сприятливого середовища для
спільноти користувачів.
Опис
Ключові слова
прогнозування, машинне навчання, регресія, ансамблеві методи, метод опорних векторів, психічне здоров’я, prediction, machine learning, regression, ensemble methods, support vector machine, mental health
Бібліографічний опис
Ланько, А. А. Прогнозування психічного здоров’я на основі даних про музичні вподобання : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Ланько Анна Анатоліївна. – Київ, 2023. – 122 с.