Günlük hayatta gözetimsiz/yarı gözetimli öğrenme temelli stres düzeyi tespit sistemi

Stres günümüzün en önemli problemlerinden biridir. Modern insan yaşamının bir parçası gibi görünse de ciddi sağlık sorunlarına neden olduğu bilinmektedir. Farklı disiplinlerden birçok araştırmacı bireysel ve sosyal etkileri olan bu konu üzerine uzun yıllardır çalışmaktadır. Psikologlar, davranış bilimciler ve psikiyatristler klinik ortamda araştırmalarını sürdürmektedir. Fakat stres faktörü günlük hayatın bir parçası olarak düşünülünce klinik ortamlar veya kontrollü deney alanları stres tanılama açısından yetersiz kalabilmektedir. Gelişen sensör teknolojileri, giyilebilir cihazlar ve makine öğrenmesi metodları sayesinde stres tanılama konusu bilgisayar bilimcilerinde ilgi alanı haline gelmiştir. Giyilebilir sensörler, yaygın bilişim ve makine öğrenimi konularında gelişmeler devam etse de bu alan yeni zorlukları beraberinde getirmektedir. Veri etiketleme yükü bu zorluklardan biridir. Özellikle stres problemi yaşayan deneklere günlük hayat içerisinde düzenli aralıklarla anket doldurtmak, veriler ile bu anket sonuç-larını senkronize etmek önemli efor ve kaynak gerektirmektedir. Biz de bu etiketleme yükünün farkında olarak günlük hayatta topladığımız çok tipli sensör fizyolojik veriseti içerisinden az miktarda etiketli veri kullanarak yeni bir çözüm yolu bulmayı hedefledik. Bu nedenle tez çalışması yarı-gözetimli öğrenme teknikleri kullanılarak eldeki az miktardaki etiketli veri kullanılarak nasıl sonuçlar elde edilebileceğine odaklanmaktadır.