Primena Neuronskih Mreža za detekciju nivoa stresa.
Autor: Miljan Ilić RI5/2019
Programski jezik: Python / Jupyter Notebook
Biblioteke: TensorFlow, Pandas, SkLearn
URL: https://www.kaggle.com/datasets/laavanya/human-stress-detection-in-and-through-sleep
-
L. Rachakonda, A. K. Bapatla, S. P. Mohanty, and E. Kougianos, “SaYoPillow: Blockchain-Integrated Privacy-Assured IoMT Framework for Stress Management Considering Sleeping Habits”, IEEE Transactions on Consumer Electronics (TCE), Vol. 67, No. 1, Feb 2021, pp. 20-29.
-
L. Rachakonda, S. P. Mohanty, E. Kougianos, K. Karunakaran, and M. Ganapathiraju, “Smart-Pillow: An IoT based Device for Stress Detection Considering Sleeping Habits”, in Proceedings of the 4th IEEE International Symposium on Smart Electronic Systems (iSES), 2018, pp. 161--166.
Sistemski Zahtevi
- OS: Windows / MacOS / Linux
- Storage: ~2 GB
- Software: Docker
Instalacija
- Nakon što su svi sistemski zahtevi ispunjeni potrebno je napraviti novi
imageza Docker. Projekat sadržidocker-compose.ymlkonfiguraciju te je dovoljno pokrenutidocker compose up -d - Za zaustavljanje Docker Container-a potrebno je pokrenuti
docker compose down
Pristup Jupyter Notebook-u
- Jupyter Notebook dostupan je na adresi
http://localhost:8888/, dok je TensorBoard dostupan na adresihttp://localhost:6006/ - Token za prijavu na Jupyter Notebook je
RAF
Sve datoteke na host računaru nalaze se u folderu notebook, dok se u Jupyter Notebook-u sve datoteke reflektuju u folder tensorflow-raf, relativno gledano u odnosu na root folder Notebook-a - /tf. Sve putanje u
dokumentaciji ispod odnose se relativno na tensorflow-raf folder, odnosno /tf/tensorflow-raf.
Izvorni kod nalazi se u fajlu train.ipynb.
Ovaj repository sadrži 3 istreniranje neurosnke mreže čiji su logovi i .h5 fajlovi nazvani sledećim imenima:
Rosenblatt, Hebb, Samuel.
Logovi se nalaze u folderu logs, dok se istrenirani modeli nalaze u folderu models.