[Алгоритмы, Машинное обучение, Научно-популярное, Мозг, Здоровье] Учёные научились предсказывать по ЭЭГ, какие люди нравятся испытуемому
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 3 месяца
Сообщений: 27286
Исследователи Копенгагенского и Хельсинкского университетов обучили алгоритмы предсказывать выбор пациента по показателям электроэнцефалографии (ЭЭГ) при помощи методов машинного обучения и коллаборативной фильтрации. 
Разработчики используют методы коллаборативной фильтрации для обучения онлайн-алгоритмов прогнозированию предпочтений пользователей. Они учитывают выбор и сравнивают действия пользователя, определяя скрытые паттерны поведения.Исследователи Копенгагенского и Хельсинкского университетов предположили, что механизм коллаборативной фильтрации можно перенести в нейробиологию для прогнозирования предпочтения людей на основе данных об активности мозга. Для проверки гипотезы исследователи разместили электроды ЭЭГ на головах участников эксперимента. Учёные показывали им изображения с человеческими лицами и просили отмечать те, которые участники считают наиболее привлекательными. В это время ЭЭГ собирал данные об активности разных групп нейронов на те или иные действия. Исследователи использовали данные о предпочтениях участников для тренировки алгоритма методом машинного обучения. Алгоритм создал своеобразный рейтинг привлекательности людей на фотографиях.К собранным данным исследователи применили метод коллаборативной фильтрации. Наученный алгоритм с точностью 80 % определял, какие из новых изображений испытуемый сочтёт привлекательными. Таким образом, итоговый алгоритм — это комбинация данных о работе мозга от реальных людей.Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Исследователи планируют удешевить и упростить платформу для широкого использования в качестве интерфейса мозг—компьютер. По их прогнозам, этот процесс займёт около 10 лет. Авторы уточняют, что перед этим необходимо проработать вопросы конфиденциальности и владения данными, полученными при помощи ЭЭГ.Кроме того, исследователи предлагают компаниям использовать разработанную систему для выявления истинных реакций пользователей на контент и совершенствования методов коллаборативной фильтрации. По словам авторов, из-за социальных норм или других факторов пользователи могут скрывать свои истинные предпочтения. Алгоритмы же работают на показателях активности мозга и учитывают реальную реакцию людей ещё до того, как они приняли решение. Материалы исследования опубликованы в статье «Collaborative Filtering with Preferences Inferred from Brain Signals» в журнале Proceedings of the Web Conference 2021 Doi.org/10.1145/3442381.3450031
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Машинное обучение] r (перевод)
- [Научно-популярное, Космонавтика, Будущее здесь] «Главкосмос» предлагает космическим туристам полет и пребывание на МКС
- [Big Data, Искусственный интеллект, Здоровье, Будущее здесь] Продлить жизнь и побороть смерть — на что способен искусственный интеллект
- [Научно-популярное, Биотехнологии, Экология] Ученые оживили микроорганизмы, замороженные 24 000 лет
- [Big Data, Машинное обучение] Методы сбора ансамблей алгоритмов машинного обучения: стекинг, бэггинг, бустинг
- [Научно-популярное, Биотехнологии, Здоровье] Как правильно защитить кожу зимой и летом
- [Машинное обучение, TensorFlow] Обзор анонсов TensorFlow на конференции Google I/O – 2021
- [Информационная безопасность, Разработка веб-сайтов, Поисковая оптимизация, Научно-популярное] Самый популярный HTML-редактор в выдаче Google — это афера с поисковой оптимизацией (перевод)
- [Научно-популярное, Изучение языков] Позвольте сделать экспланацию
- [Научно-популярное, Космонавтика] Космодром «Восточный». Май 2021. Стройка
Теги для поиска: #_algoritmy (Алгоритмы), #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_nauchnopopuljarnoe (Научно-популярное), #_mozg (Мозг), #_zdorove (Здоровье), #_eeg (ээг), #_elektroentsefalografija (электроэнцефалография), #_mozg (мозг), #_kollaborativnaja_filtratsija (коллаборативная фильтрация), #_algoritmy (алгоритмы), #_privlekatelnost (привлекательность), #_predpochtenija (предпочтения), #_algoritmy (
Алгоритмы
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_nauchnopopuljarnoe (
Научно-популярное
), #_mozg (
Мозг
), #_zdorove (
Здоровье
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 10-Май 18:12
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 3 месяца |
|
|
Исследователи Копенгагенского и Хельсинкского университетов обучили алгоритмы предсказывать выбор пациента по показателям электроэнцефалографии (ЭЭГ) при помощи методов машинного обучения и коллаборативной фильтрации.  Разработчики используют методы коллаборативной фильтрации для обучения онлайн-алгоритмов прогнозированию предпочтений пользователей. Они учитывают выбор и сравнивают действия пользователя, определяя скрытые паттерны поведения.Исследователи Копенгагенского и Хельсинкского университетов предположили, что механизм коллаборативной фильтрации можно перенести в нейробиологию для прогнозирования предпочтения людей на основе данных об активности мозга. Для проверки гипотезы исследователи разместили электроды ЭЭГ на головах участников эксперимента. Учёные показывали им изображения с человеческими лицами и просили отмечать те, которые участники считают наиболее привлекательными. В это время ЭЭГ собирал данные об активности разных групп нейронов на те или иные действия. Исследователи использовали данные о предпочтениях участников для тренировки алгоритма методом машинного обучения. Алгоритм создал своеобразный рейтинг привлекательности людей на фотографиях.К собранным данным исследователи применили метод коллаборативной фильтрации. Наученный алгоритм с точностью 80 % определял, какие из новых изображений испытуемый сочтёт привлекательными. Таким образом, итоговый алгоритм — это комбинация данных о работе мозга от реальных людей.Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Исследователи планируют удешевить и упростить платформу для широкого использования в качестве интерфейса мозг—компьютер. По их прогнозам, этот процесс займёт около 10 лет. Авторы уточняют, что перед этим необходимо проработать вопросы конфиденциальности и владения данными, полученными при помощи ЭЭГ.Кроме того, исследователи предлагают компаниям использовать разработанную систему для выявления истинных реакций пользователей на контент и совершенствования методов коллаборативной фильтрации. По словам авторов, из-за социальных норм или других факторов пользователи могут скрывать свои истинные предпочтения. Алгоритмы же работают на показателях активности мозга и учитывают реальную реакцию людей ещё до того, как они приняли решение. Материалы исследования опубликованы в статье «Collaborative Filtering with Preferences Inferred from Brain Signals» в журнале Proceedings of the Web Conference 2021 Doi.org/10.1145/3442381.3450031 =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Алгоритмы ), #_mashinnoe_obuchenie ( Машинное обучение ), #_nauchnopopuljarnoe ( Научно-популярное ), #_mozg ( Мозг ), #_zdorove ( Здоровье ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 10-Май 18:12
Часовой пояс: UTC + 5