Помощь с курсовой Работа с данными ЭЭГ, и построение нейронных сетей. Есть большое желание понять, как происходит весь процесс исследования, но нет большого опыта программирования. Нужен опытный наставник, готовый помочь в сжатые сроки. Цель 1 – pre-processing: есть датасет и код к нему https://github.com/hezy18/EEG_music Датасет состоит из описания участников исследования, описания прослушиваемой музыки, self-reported arousal & valence и данных ЭЭГ. Основные вопросы о том, как верно: (а) соединить эту информацию (б) обработать ЭЭГ данные, тк они получены с использованием dry portable eeg device, что и вызывает сложности в обработке на данных момент (в) сделать данные подходящими для последующего их использовании в регрессиях/нейронных сетях и тд. И в том числе интуитивно для понимания обывателя аля вот participant, его характеристики, характеристики музыки, которую он слышал, его оценки и реакция на эту музыку, и обработанные данные ЭЭГ (Например, на 3 минуте этой песни мы смогли распознать high arousal & valence, что значить резко позитивные эмоции) Цель 2 – machine learning: создание и сравнение моделей МО, включая нейросети. Есть исследование, которое сравнивает методы машинного обучения для предсказания valence & arousal на данных ЭЭГ - https://www.nature.com/articles/s41598-024-60977-9 Какие гипотезы хочется проверить: Например, (а) насколько правильную информацию об эмоциональном состоянии (arousal & valence) человека могут дать данные ЭЭГ. (б) Сравнение классических рекомендательных систем (знаем инф-цию о человеке и песне предсказываем эмоциональную реакцию на нее) или когда мы знаем все это и реакцию его мозга. Станет ли от добавления этой переменной предсказания лучше?