Docente
Marco Santambrogio (marco DOT santambrogio AT polimi DOT it)
Referente del progetto
Laura Ginestretti
Keyword (max 3 separate da virgola)
ML, serie temporali, explainability, RNN
Descrizione (max 500 caratteri)
Questo progetto applica il Machine Learning alle serie temporali, concentrandosi sui segnali fisiologici raccolti da un dispositivo indossabile. L’obiettivo è sfruttare modelli ricorrenti per predire con precisione la performance cognitiva di un individuo in base ai pattern temporali nei suoi dati fisiologici. Un aspetto chiave di questo progetto è l’interpretabilità, con lo scopo di identificare quali caratteristiche della serie temporale e quali specifici timestamp influenzano maggiormente le predizioni del modello. Integrando metodi di explainability, il progetto mira quindi a fornire insight sui fattori fisiologici che incidono sulla performance cognitiva, migliorando sia la trasparenza del modello che le sue applicazioni pratiche.