Полное описание

Использование нейронных сетей для анализа ответов на проективные методики психологического тестирования на примере теста роршаха = Analysis responses to projective techniques of psychological testing with using neural networks on the example of the Rorschach test / Мартышкин Алексей Иванович, Григорьева Дарья Дмитриевна, Серов Даниил Валерьевич, Сорокин Дмитрий Сергеевич. - EDN SLMOWL. - Текст : непосредственный // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс : журнал. - 2023. - Том 12, N 3. - С. 42-49. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2221-951X.

ГРНТИ	УДК
15.01	159.9:004.8
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Искусственный интеллект -- Применение
Психология
Нейронные сети -- Применение

Кл.слова (ненормированные): Keras -- scikit-learn -- TensorFlow -- Python -- наивный байесовский классификатор -- тест Роршаха -- психологическое тестирование -- глубокое обучение -- машинное обучение -- бинарная классификация
Аннотация: Данная статья описывает исследование применения методов машинного обучения и глубокого обучения для классификации ответов на проективные методики психологического тестирования на примере теста Роршаха. Основной целью данной статьи является изучение метода классификации ответов на тест Роршаха на основе использования нейронных сетей глубокого обучения для выполнения бинарной классификации и машинного на основе наивного Байесовского классификатора - для многоклассовой. Исследование включало в себя классификацию ответов тестируемого на основе наличия или отсутствия в них признаков, принадлежащих категориям "популярные" и "животные". Использование данного метода исключает возникновение ошибок, допущенных из-за человеческого фактора, например, помощь тестируемому в распознавание образов, личные предубеждения, ошибки в интерпретации результатов. Данные ошибки могут существенно повлиять на точность интерпретации результатов, от которой напрямую зависит правильность поставленного диагноза. В работе использовался язык программирования Python с подключением библиотек, предназначенных для работы с нейронными сетями: TensorFlow, scikit-learn и Keras. Результаты исследования демонстрируют высокую точность и эффективность созданных алгоритмов при классификации ответов на тест Роршаха, что позволяет использовать данные методы в практике психологической и психиатрической диагностики.
Доп. точки доступа:
Мартышкин, Алексей Иванович
Григорьева, Дарья Дмитриевна
Серов, Даниил Валерьевич
Сорокин, Дмитрий Сергеевич


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -338019-621115)

Шифр в сводном ЭК: fcd3cf5d5a2fc6e5ed38ba4e424f7be1

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽