Εφαρμογές μηχανικής μάθησης στη δυσλεξία

Εφαρμογές μηχανικής μάθησης στη δυσλεξία (EL)

Ζώγας, Παναγιώτης (EL)

Zogas, Panagiotis (EN)

ntua (EL)

Σταφυλοπάτης, Ανδρέας-Γεώργιος (EL)

Κόλλιας, Στέφανος (EL)

Στάμου, Γεώργιος (EL)

Σιόλας, Γεώργιος (EL)

bachelorThesis

2021-06

2021-09-15T10:15:20Z

Η δυσλεξία είναι μία μαθησιακή δυσκολία νευροβιολογικής προέλευσης που γίνεται αντιληπτή λόγω δυσκολιών στην εκμάθηση της ανάγνωσης. Σύμφωνα με εκτιμήσεις που βασίζονται σε παραμέτρους και κριτήρια διάγνωσης το 5-10\% του πληθυσμού έχει δυσλεξία. Ο εντοπισμός της σε μικρές ηλικίες είναι επιτακτική ανάγκη καθώς έτσι γίνεται η αποτελεσματικότερη αντιμετώπιση της. Η έλλειψη διάγνωσης μπορεί να αποδειχθεί επιζήμια τόσο για την απόδοση του παιδιού στην ανάγνωση όσο και για την ψυχική του υγεία. Το αντικείμενο της παρούσας διπλωματικής είναι με τη χρήση μηχανικής μάθησης να δοθεί ένα πλήθος από λύσεις που αφορούν τη διάγνωση της δυσλεξίας. Τα δεδομένα με τα οποία γίνεται η διάγνωση της δυσλεξίας συλλέγονται με μία πληθώρα από τρόπους από τους οποίους εξαρτάται και η προεπεξεργασία τους. Στην εργασία αυτή διερευνώνται εκτενώς οι περιπτώσεις συλλογής από την παιχνιδοποίηση ερωτήσεων και την οφθαλμική ανίχνευση. Για τα δεδομένα αυτά εφαρμόστηκε και μία πληθώρα μεθόδων επιλογής χαρακτηριστικών. Τα μοντέλα τα οποία χρησιμοποιήθηκαν για την ταξινόμηση των δειγμάτων ήταν ταξινομητές της κλασικής μηχανικής μάθησης. Πιο συγκεκριμένα επιλέχθηκαν τα τυχαία δάση, τα δέντρα ενίσχυσης κλίσης, η λογιστική παλινδρόμηση και μηχανές διανυσμάτων υποστήριξης με χρήση διαφόρων συναρτήσεων πυρήνα. Η επιλογή όλων των παραπάνω μοντέλων, εκτός της λογιστικής παλινδρόμησης, έγινε πρώτον λόγω της μη γραμμικότητας τους και δεύτερον λόγω της ικανότητάς τους να αποδίδουν σημασία στα χαρακτηριστικά κατά την εκπαίδευση. Η δεύτερη ιδιότητά τους μπορεί και να διακρίνει ποια είναι τα χαρακτηριστικά που διαχωρίζουν ένα άτομο με δυσλεξία από ένα άλλο. Εδώ αξίζει να σημειωθεί πως την καλύτερη ορθότητα, 92.63\%, έδωσε το μοντέλο μηχανών διανυσμάτων υποστήριξης με πυρήνα γκαουσιανής ακτινικής βάσης για το σύνολο δεδομένων της οφθαλμικής ανίχνευσης. Τέλος έγινε μία σύγκριση των συνόλων δεδομένων, βασισμένη στα αποτελέσματα της σημασίας χαρακτηριστικών, που προέκυψε από την εκπαίδευση των μοντέλων. Αυτή έδειξε πως με τα δεδομένα της οφθαλμικής ανίχνευσης οι κλάσεις των ατόμων με δυσλεξία και χωρίς είναι πιο εύκολα διαχωρίσιμες. (EL)

Επιβλεπόμενη μάθηση (EL)

Δυαδική ταξινόμηση (EL)

Μηχανική μάθηση (EL)

Δυσλεξία (EL)

Δέντρα ενίσχυσης κλίσης (EL)

Gradient boosting trees (EN)

Supervised learning (EN)

Machine learning (EN)

Dyslexia (EN)

Binary classification (EN)

Greek

Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών (EL)

Default License

National Technical University of Athens

Digital Library of National Technical University of Athens | Dspace@NTUA

Κεντρική Βιβλιοθήκη Ε.Μ.Π.

Ιδρυματικό Αποθετήριο

Διπλωματικές Εργασίες