Development of software for neuromarketing based on artificial intelligence and data science using high-performance computing and parallel programming technologies ; Розроблення програмного забезпечення для нейромаркетингу на основі штучного інтелекту й науки про дані з використанням технологій високопродуктивних обчислень та паралельного програмування
Uloženo v:
| Název: | Development of software for neuromarketing based on artificial intelligence and data science using high-performance computing and parallel programming technologies ; Розроблення програмного забезпечення для нейромаркетингу на основі штучного інтелекту й науки про дані з використанням технологій високопродуктивних обчислень та паралельного програмування |
|---|---|
| Autoři: | Пастух, Олег, Яцишин, Василь Володимирович, Pastukh, Oleh, Yatsyshyn, Vasyl |
| Přispěvatelé: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Тернопіль, Україна, Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ternopil, Ukraine |
| Informace o vydavateli: | ТНТУ TNTU |
| Rok vydání: | 2024 |
| Sbírka: | Ternopil Ivan Pul’uj National Technical University: ELARTU |
| Témata: | нейромаркетинг, електроенцефалографічні сигнали, нейромережеві технології, штучний інтелект, наука про дані, технології високопродуктивних обчислень, паралельне програмування, neuromarketing, electroencephalographic signals, neural network technologies, artificial intelligence, data science, high-performance computing technologies, parallel programming, 681.3 |
| Geografické téma: | Тернопіль, Ternopil |
| Popis: | Присвячено науковому дослідженню в новому напрямі людської діяльності –нейромаркетингу. Актуальна важливість нейромаркетингових досліджень і розроблення для їх проведення програмних систем зумовлена сучасними можливостями встановлення патернів поведінки між споживачами та різними маркетинговими стимулами. В основі наукового дослідження щодо розроблення нового програмного забезпечення для нейромаркетингу використано сучасні методи й засоби штучного інтелекту й науки про дані (нейромережеві технології) з використанням технологій високопродуктивних обчислень та паралельного програмування. Проведено експериментальні вимірювання електричної активності мозку споживача на основі електроенцефалографічних сигналів залежно від різних маркетингових стимулів. На основі даних вимірювань розроблено прототип нового прикладного програмного забезпечення для нейромаркетологів. Оцінено якість роботи розробленого прототипу програмного забезпечення для нейромаркетингу. Зокрема, оцінено точність роботи розробленого нового прикладного програмного забезпечення на основі різних метрик якості, а саме, accuracy, f1 та roc_auc. Метрики якості розробленого нового прикладного програмного забезпечення для класифікації електричної активності мозку споживача на основі електроенцефалографічних сигналів, викликаних різними маркетинговими стимулами, набули значення: accuracy=92%, f1=92% та roc_auc=97% від споживання смачної та не смачної їжі; accuracy=92%, f1=96% та roc_auc=96% від нюху приємного та не приємного запахів; accuracy=97%, f1=97% та roc_auc=99.6% від прослуховування важкої та легкої музики; accuracy=88%, f1=88% та roc_auc=96% від перегляду смішного та сумного відео. Для наочної інтерпритованості точності класифікації диференціально по класах використано нормовані матриці помилок, а для оцінювання стійкої точності (не залежно від незбалансованих даних) використано ROC-криві. З отриманих метрик якості роботи розробленого нового прикладного програмного забезпечення для нейромаркетологів випливає висока точність класифікації різних ... |
| Druh dokumentu: | other/unknown material |
| Popis souboru: | 143-149 |
| Jazyk: | English |
| Relation: | Вісник Тернопільського національного технічного університету, 1 (113), 2024; Scientific Journal of the Ternopil National Technical University, 1 (113), 2024; http://physiology; https://www.brightbraincentre.co.uk/electroencephalogram-eeg-brainwaves/; https://xai-medica.com/en/equipments.html; 1. Cialdini R. Pre-Suasion: A Revolutionary Way to Influence and Persuade, 2017, 413 p.; 2. Genco S. J., Pohlmann A. P., Steidl P. Neuromarketing For Dummies, 2013, 408 p.; 3. Ramsoy T. Z. Introduction to Neuromarketing & Consumer Neuroscience (English Edition) , 2015, 206 p.; 4. Regulatory biology. Sensoryand movementcoordination. Available at: http://physiology. elte.hu/eloadas/szabalyozasbiologia/eng/movement_sensory_coordinatiom.pdf (accessed 04.11.2023).; 5. Bright brain – London's eeg, neurofeedback and brain stimylation centre. Available at: https://www.brightbraincentre.co.uk/electroencephalogram-eeg-brainwaves/ (accessed 07.09.2023).; 6. Medic XAI. Available at: https://xai-medica.com/en/equipments.html (accessed 02.05.2023).; http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44681; https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2024.01.046 |
| DOI: | 10.33108/visnyk_tntu2024.01.046 |
| Dostupnost: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44681 https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2024.01.046 |
| Rights: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024 |
| Přístupové číslo: | edsbas.994B5F6D |
| Databáze: | BASE |
Nájsť tento článok vo Web of Science | Abstrakt: | Присвячено науковому дослідженню в новому напрямі людської діяльності –нейромаркетингу. Актуальна важливість нейромаркетингових досліджень і розроблення для їх проведення програмних систем зумовлена сучасними можливостями встановлення патернів поведінки між споживачами та різними маркетинговими стимулами. В основі наукового дослідження щодо розроблення нового програмного забезпечення для нейромаркетингу використано сучасні методи й засоби штучного інтелекту й науки про дані (нейромережеві технології) з використанням технологій високопродуктивних обчислень та паралельного програмування. Проведено експериментальні вимірювання електричної активності мозку споживача на основі електроенцефалографічних сигналів залежно від різних маркетингових стимулів. На основі даних вимірювань розроблено прототип нового прикладного програмного забезпечення для нейромаркетологів. Оцінено якість роботи розробленого прототипу програмного забезпечення для нейромаркетингу. Зокрема, оцінено точність роботи розробленого нового прикладного програмного забезпечення на основі різних метрик якості, а саме, accuracy, f1 та roc_auc. Метрики якості розробленого нового прикладного програмного забезпечення для класифікації електричної активності мозку споживача на основі електроенцефалографічних сигналів, викликаних різними маркетинговими стимулами, набули значення: accuracy=92%, f1=92% та roc_auc=97% від споживання смачної та не смачної їжі; accuracy=92%, f1=96% та roc_auc=96% від нюху приємного та не приємного запахів; accuracy=97%, f1=97% та roc_auc=99.6% від прослуховування важкої та легкої музики; accuracy=88%, f1=88% та roc_auc=96% від перегляду смішного та сумного відео. Для наочної інтерпритованості точності класифікації диференціально по класах використано нормовані матриці помилок, а для оцінювання стійкої точності (не залежно від незбалансованих даних) використано ROC-криві. З отриманих метрик якості роботи розробленого нового прикладного програмного забезпечення для нейромаркетологів випливає висока точність класифікації різних ... |
|---|---|
| DOI: | 10.33108/visnyk_tntu2024.01.046 |