Globoko učenje in vmesniki možgani-računalnikCASERMAN, ROK (Avtor) Čehovin Zajc, Luka (Mentor) vmesniki možgani-računalnikgloboko učenjeelektroencefalografijaVmesniki možgani-računalnik omogočajo človeku nadzor nad napravo s pomočjo merjenja šibke možganske električne aktivnosti. S tehniko, imenovano elektroencefalografija, je mogoče vzpostaviti komunikacijski kanal, preko katerega se lahko uporabnik sporazumeva z napravo. Prva večja omejitev vmesnikov, ki delujejo s pomočjo elektroencefalografije, je cena uporabljene opreme, ki velikokrat presega denarne zmožnosti posameznikov. Poleg tega pa izbor značilk možganskih signalov, ki se uporabljajo v fazi klasifikacije, zahteva obsežno domensko znanje. V okviru diplomskega dela je bil razvit vmesnik možgani-računalnik zgolj z uporabo prostodostopnih oz. nizkocenovnih orodij. Hkrati pa smo za klasifikacijo signalov uporabili konvolucijsko nevronsko mrežo, za katero izbor značilk ni potreben. Implementirani vmesnik smo sistematično ovrednotili na dveh klasifikacijskih metodah in tako pokazali, da je globoko učenje v vmesnikih možgani-računalnik pod določenimi pogoji enako ali celo boljše kot obstoječe klasifikacijske tehnike. Rezultati pa so tudi pokazali nizko klasifikacijsko točnost konvolucijske nevronske mreže v primeru, ko so bili učni podatki zajeti z drugačno opremo, kot jo uporablja implementirani vmesnik, kar nakazuje na neprenosljivost uporabljenega modela med različnimi strojnimi opremami.20232023-03-10 14:35:00Diplomsko delo/naloga144766sl