Creación de una aplicación web y móvil con algoritmos de aprendizaje supervisado para detectar estrés y ansiedad
ISBN: 10.48082/espacios-a25v46n06p20
Editorial: Grupo Editorial Espacios GEES 2021, C.A.
Licencia: Creative Commons (by-nc)
Autor(es): Madelayne C. CANDO-MACHUCA, Angels K. VILELA-AMAYA, Joffre J. CARTUCHE-CALVA, Dixys L. HERNÁNDEZ-ROJAS
Editorial: Grupo Editorial Espacios GEES 2021, C.A.
Licencia: Creative Commons (by-nc)
Autor(es): Madelayne C. CANDO-MACHUCA, Angels K. VILELA-AMAYA, Joffre J. CARTUCHE-CALVA, Dixys L. HERNÁNDEZ-ROJAS
Este estudio aborda la detección de estrés y ansiedad mediante señales fisiológicas, considerando su creciente impacto en la salud mental. Para ello, se implementaron algoritmos de machine learning supervisado entrenados con los conjuntos de datos WESAD y CASE, aplicando la metodología CRISP-DM para el procesamiento y el enfoque RAD en el desarrollo de una aplicación web/móvil.
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