机器学习

利用ML检测自杀倾向

不断上升的自杀率令人担忧。专家们正试图了解自杀的各种原因。从大学生到跨国公司的CEO,有很多这样的例子。通过做这个项目,你将尝试通过检测自杀倾向来拯救一些生命。

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如今,智能手机已经成为最好的朋友。每个人使用手机的方式都是不同的。您将使用机器学习来检测这种模式。有自杀倾向的人会偏离通常的模式。

您将创建算法来查找模式中的这种偏差。一旦发现偏差,系统将向受害者的父母或医院发送信息。为了实现这一点,您将使用TensorFlow框架。

项目描述:

Tensorflow:它是一个开源的机器学习框架。您将创建检测模式的算法。系统会持续记录每天的活动。基于此,它将尝试检测你智能手机的使用模式。

Python:您将使用Python作为编程语言,因为它很容易学习。它支持Tensoflow,这使得创建算法很容易。

项目实施:

  • 从你的智能手机开始。这将为您提供作为开发人员的完全访问权限。
  • 下载python并在PC/笔记本电脑上安装Tensorflow。

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  • 安装其他库,如numpy, matplotlib等。
  • 现在创建一个算法来检测活动并存储它。存储不同应用程序的使用时间和查看的内容。
  • 为了存储数据,您可以使用自己的系统或选择云服务。
  • 必须对数据进行分析。为此,您将使用Tensorflow。您将创建用于数据分析的机器学习算法。
  • 系统将根据接收到的数据试图在使用中找到一些模式。
  • 接下来,您必须创建一个算法来检测与基本模式的偏差。你必须特别寻找可能导致抑郁或压力的模式。例如,在晚上过度使用手机,寻找一些黑暗的内容,等等。
  • 这个问题没有特别的解决办法。因此,机器必须从大量的数据中学习。
  • 不断训练机器,直到达到最佳效果。最后,它将能够预测抑郁和自杀倾向。

编程语言:Python


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使用ML开发检测自杀倾向所需套件:
你将通过使用ML检测自杀倾向学习到的技术:
检测有自杀倾向
2022世界杯亚洲区赛程表时间 最后更新:2021-05-28




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