VSE knjižnice (vzajemna bibliografsko-kataložna baza podatkov COBIB.SI)
-
Računska raziskava faznih prehodov v podatkih časovnih vrst na področju duševnega zdravja [Elektronski vir] = A computational study of phase transitions in mental health time series data : magistrsko deloŠiško, PrimožMnogo kognitivnih fenomenov lahko interpretiramo skozi paradigme kompleksnih in kaotičnih sistemov, kar omogoči uporabo matematičnih modelov v podatkovni analizi. Nekatere izmed najpomembnejših ... vidikov procesov sprememb v psihoterapiji (npr. diskontinuiteten napredek) je mogoče razložiti v kontekstu njihovih kaotičnih dinamik [1]. Za fazni prehod samoorganizirajočih sistemov (angl. phase transition, v nadaljevanju PT) so značilne spremembe v različnih dinamičnih aspektih klientove multivariatne časovne vrste (npr. sprememba v aritmetičnem poprečju ali varianci skozi čas) [2]. Zanimalo me je, če uporaba modelov strojnega učenja pripomore k višji točnosti zaznave faznih prehodov. To sem raziskovali tako, da sem (a) analiziral možnosti vpeljave modelov strojnega učenja v algoritem PTDA (Pattern Transition Detection Algorithm) [3], ki vključuje več podalgoritmov za zaznavo faznih prehodov, in (b) programsko izvedel izbrano možnost vpeljave modelov strojnega učenja v PTDA in analiziral, če je razširitev pripomogla k zvišanju točnosti. Uporabil sem dve obstoječi podatkovni zbirki, pri čemer ena vsebuje heterogen vzorec 30 klientov in druga 40 udeležencev. Obe podatkovni zbirki sta sestavljeni iz časovnih vrst samoocenjevalnih vprašalnikov in dnevniških vnosov. Prvo podatkovno zbirko bom uporabil za oblikovanje modela za zaznavo PT in drugo za prikaz možnosti prenosa rešitve tudi na druge podatke časovnih vrst na področju duševnega zdravja. Za (a) sem s pomočjo literature in preučevanja PTDA navedel različne možnosti vpeljave modelov strojnega učenja in izbral najprimernejšo. Za (b) sem programsko ustvaril model strojnega učenja in ocenil uspešnost s pomočjo primerjave točnosti razširjene in originalne verzije PTDA. Rezultati so pokazali, da je, v primerjavi z originalnim PTDA, vključitev regresivnega modela strojnega učenja pripomogla k statistično značilnem zvišanju metrike uspešnosti R2 pri zaznavi faznih prehodov. To kaže na prednost uporabe modelov strojnega učenja zaradi njihove sposobnosti odkrivanja vzorcev in dodatnega znanja z učenjem na podatkih. Predlagal sem tudi sistemsko rešitev, s pomočjo katere se lahko izvede programska izvedba za uporabo v psihoterapevtski praksi. Predlagana rešitev lahko služi kot učinkovito orodje v psihoterapevtski praksi. Z rezultati sem pokazal na pomembnost tesne interakcije psihoterapevta in računskih metod. Z magistrskim delom sem naredili enega izmed prvih korakov v procesu vključevanja modelov strojnega učenja za zaznavo faznih prehodov v duševnem zdravju.Vrsta gradiva - magistrsko delo ; neleposlovje za odrasleZaložništvo in izdelava - [P. Šiško], 2023 ; LjubljanaJezik - slovenskiCOBISS.SI-ID - 174347779
Avtor
Šiško, Primož
Drugi avtorji
Schiepek, Günter
Teme
Kognitivna znanost |
Univerzitetna in visokošolska dela |
fazni prehod |
duševno zdravje |
nelinearni algoritmi |
psihoterapija |
strojno učenje |
machine learning |
mental health |
phase transition |
nonlinear algorithms |
psychotherapy
Vnos na polico
Trajna povezava
- URL:
Faktor vpliva
Dostop do baze podatkov JCR je dovoljen samo uporabnikom iz Slovenije. Vaš trenutni IP-naslov ni na seznamu dovoljenih za dostop, zato je potrebna avtentikacija z ustreznim računom AAI.
Leto | Faktor vpliva | Izdaja | Kategorija | Razvrstitev | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP |
Baze podatkov, v katerih je revija indeksirana
Ime baze podatkov | Področje | Leto |
---|
Povezave do osebnih bibliografij avtorjev | Povezave do podatkov o raziskovalcih v sistemu SICRIS |
---|---|
Šiško, Primož | |
Schiepek, Günter |
Vir: Osebne bibliografije
in: SICRIS
Izberite prevzemno mesto:
Prevzem gradiva po pošti
Naslov za dostavo:
Med podatki člana manjka naslov.
Storitev za pridobivanje naslova trenutno ni dostopna, prosimo, poskusite še enkrat.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrano prevzemno mesto in dokončali postopek rezervacije.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrano prevzemno mesto in naslov za dostavo ter dokončali postopek rezervacije.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrani naslov za dostavo in dokončali postopek rezervacije.
Obvestilo
Trenutno je storitev za avtomatsko prijavo in rezervacijo nedostopna. Gradivo lahko rezervirate sami na portalu Biblos ali ponovno poskusite tukaj kasneje.
Izbira mesta prevzema
Gradivo iz matične enote je brezplačno. Če je gradivo na mesto prevzema dostavljeno iz drugih enot, lahko knjižnica to storitev zaračuna.
Mesto prevzema | Status gradiva | Rezervacija |
---|
Rezervacija v teku
Prosimo, počakajte trenutek.
Rezervacija je uspela.
Rezervacija ni uspela.
Rezervacija...
Članska izkaznica:
Mesto prevzema: