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http://hdl.handle.net/10071/27492
Autoria: | Carvalho, João Rodrigues |
Orientação: | Silva, Catarina Ferreira da |
Data: | 19-Dez-2022 |
Título próprio: | Como podem a aprendizagem automática e a música ajudar a detetar e prevenir episódios de ansiedade |
Referência bibliográfica: | Carvalho, J. R. (2022). Como podem a aprendizagem automática e a música ajudar a detetar e prevenir episódios de ansiedade [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/27492 |
Palavras-chave: | Música -- Music Ansiedade -- Anxiety Aprendizagem automática Machine learning |
Resumo: | O avanço e a descoberta de novos métodos de aprendizagem automática e a evolução na
realização de algoritmos fazem com que as áreas de investigação e de previsão sejam cada vez
mais vastas e, com o aumento da capacidade de armazenamento de dados, é possível com maior
eficácia prever cenários da vida real. Nos últimos anos tem-se também verificado um aumento
do número de episódios de ansiedade na sociedade, assim como o número de pessoas
diagnosticadas com este problema.
Assim, este trabalho tem como objetivo utilizar os métodos e algoritmos de aprendizagem
automática, com base nos dados fornecidos pelos utilizadores, de forma a desenvolver um
modelo de previsão de ansiedade, descobrindo padrões da presença de episódios de ansiedade,
utilizando como ferramenta auxiliar a música. Será feita uma análise da importância da música
na vida das pessoas e perceber qual o impacto desta em situações de ansiedade. Em resultado
do desenvolvimento deste projeto, foi desenvolvido um modelo cujo objetivo é prever se uma
certa pessoa tem ansiedade, ou não, consoante as suas respostas, que foram obtidas por meio
de um questionário. The advancement and discovery of new machine learning methods and the evolution in the realisation of algorithms mean that the areas of research and prediction are increasingly vast and, with the increase in data storage capacity, it is possible to predict real-life scenarios more effectively. In recent years there has also been an increase in the number of anxiety episodes in society, as well as the number of people diagnosed with this problem. Thus, this work aims to use machine learning methods and algorithms, based on data provided by users, to develop an anxiety prediction model, discovering patterns of the presence of anxiety episodes, using music as an auxiliary tool. An analysis will be made of the importance of music in people's lives and to understand its impact in anxiety situations. As a result of the development of this project, a model was developed whose objective is to predict whether a certain person has anxiety or not, depending on their answers, which were obtained through a questionnaire. |
Designação do Departamento: | Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação |
Designação do grau: | Mestrado em Informática e Gestão |
Arbitragem científica: | yes |
Acesso: | Acesso Restrito |
Aparece nas coleções: | T&D-DM - Dissertações de mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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