UTILIZAÇÃO DE TÉCNICAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA A VERIFICAÇÃO DE SATISFAÇÃO E TRISTEZA

Autores

  • Victor Gabriel Viana Da Costa Unoeste
  • Francisco Assis Da Silva Unoeste
  • Mario Augusto Pazoti Unoeste
  • Camelia Santina Murgo Unoeste

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, emoções, Psicologia

Resumo

Doenças psicológicas são condições sintomáticas que afetam tanto aspectos psicológicos quanto aspectos físicos de uma pessoa, podendo levar à morte em casos mais graves. Um exemplo dessas doenças é a depressão, que quando o tratamento é feito rapidamente melhora as chances do paciente se recuperar. Então um diagnóstico rápido é essencial para que o tratamento aconteça de forma efetiva. Entretanto, os métodos tradicionais dificultam a análise de dados em forma de imagem, sons e texto de forma digital pelos profissionais de psicologia. Esse trabalho almejou contribuir com uma aplicação em conjunto a um estudo para otimizar o tempo de diagnóstico, oferecendo uma análise através de aprendizado de máquina, analisando imagens, sons e texto de forma automática, fornecendo ao profissional da área de psicologia um relatório de satisfação e tristeza do paciente. Os resultados se mostram satisfatórios com uma acurácia média na validação da rede de 72.47% no reconhecimento de emoções.

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Publicado

2022-03-31

Edição

Seção

Artigo Científico Original

Como Citar

UTILIZAÇÃO DE TÉCNICAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA A VERIFICAÇÃO DE SATISFAÇÃO E TRISTEZA. (2022). Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 13(4), 28-41. https://journal.unoeste.br/index.php/ce/article/view/4275

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