Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11779/1882
Title: Fnırs ve Makine Öğrenmesi ile Beğeni Tahmini: Öznitelik İndirgeme Yöntemlerinin Karşılaştırılması
Other Titles: Liking prediction using fNIRS and machine learning: Comparison of feature extraction methods
Authors: Çakar, Tuna
Tuna, Esin
Köksal, Mehmet Yiğit
Girişken, Yener
Keywords: Optical brain imaging
Karar verme
Machine learning
Optik beyin görüntüleme
Makine öğrenmesi
Decision-making
Öznitelik çıkarma
Feature extraction
Fnirs
Publisher: IEEE
Source: Köksal, M. Y., Çakar, T., Tuna, E., & Girişken, Y. (15-18 May 2022). Liking Prediction Using fNIRS and Machine Learning: Comparison of Feature Extraction Methods. In 2022 30th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) (pp. 1-4). IEEE. https://doi.org/10.1109/SIU55565.2022.9864887
Abstract: The fMRI method, which is generally used to detect behavioral patterns, draws attention with its expensive and impractical features. On the other hand, near infrared spectroscopy (fNIRS) method is less expensive and portable, but it is as effective as fMRI in creating a good prediction model. With this method, a model has been developed that can predict whether people like a stimulus or not, using machine learning various algorithms. A comparison was made between feature extraction methods, which was the main focus while developing the model
Davranışsal örüntüleri tespit etmede genel olarak kullanılan fMRI yöntemi pahalı ve pratik olmayan özellikleriyle dikkat çekmektedir. Buna karşın yakın kızılötesi spektroskopi (fNIRS) yöntemi daha ucuz ve portatif özelliklere sahip olmak ile birlikte, iyi bir tahmin modeli oluşturmada fMRI kadar etkilidir. Bu yöntem ile çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak insanların bir uyaranı beğenip beğenmediğini tahmin edebilecek bir model geliştirilmiştir. Model geliştirilirken ana odak olan öznitelik indirgeme yöntemleri arasında karşılaştırma yapılmıştır.
URI: https://siu2022.bau.edu.tr/en/
https://doi.org/10.1109/SIU55565.2022.9864887
https://hdl.handle.net/20.500.11779/1882
ISSN: 2169-3536
Appears in Collections:Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu
Psikoloji Bölümü Koleksiyonu
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / Scopus Indexed Publications Collection

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Liking_Prediction_Using_fNIRS_and_Machine_Learning_Comparison_of_Feature_Extraction_Methods.pdf
  Until 2040-01-01
Proceedings Paper1.11 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

42
checked on Nov 18, 2024

Google ScholarTM

Check




Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.