Система оценки психического здоровья
AI и машинное обучение
Веб-приложение на основе машинного обучения, предназначенное для оценки вероятности депрессии на основе предоставленных пользователем данных о образе жизни и демографических факторов. Система анализирует такие данные, как демографическая информация, учебная нагрузка, привычки сна, особенности питания и т.д., чтобы мгновенно сформировать прогноз и предоставить общие рекомендации.
Технический стек
Machine Learning & Data Science:
• Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Sklearn: Очистка, обработка данных, построение графиков, обучение и сравнение моделей.
• Pipeline: Построение полного пайплайна обработки данных (импутация пропущенных значений, масштабирование).
Backend:
• Flask (Python): REST API для взаимодействия с ML-моделью.
• Integration: Обслуживание статических файлов React-билда через Flask (Single Server Deployment).
Frontend:
• React + Vite + TypeScript: Современная, быстрая и типизированная клиентская часть.
• Tailwind CSS: Стилизация компонентов, адаптивный дизайн (Mobile-First).
• React Select: Кастомизированные UI-компоненты для улучшения UX на мобильных устройствах.
Было достигнуто высоких показателей F1-score/Accuracy благодаря тщательному подбору фичей и валидации. Разработана удобная форма с мгновенной валидацией и визуализацией результата. Система показывает не только результат (Да/Нет), но и процент уверенности модели. Интегрирован список горячих линий психологической поддержки. Полная поддержка мобильных устройств (решена проблема нативных select на iOS/Android).
#machinelearining #ML #python #flask #React/TypeScript #React #TaillwindCSS
Технический стек
Machine Learning & Data Science:
• Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Sklearn: Очистка, обработка данных, построение графиков, обучение и сравнение моделей.
• Pipeline: Построение полного пайплайна обработки данных (импутация пропущенных значений, масштабирование).
Backend:
• Flask (Python): REST API для взаимодействия с ML-моделью.
• Integration: Обслуживание статических файлов React-билда через Flask (Single Server Deployment).
Frontend:
• React + Vite + TypeScript: Современная, быстрая и типизированная клиентская часть.
• Tailwind CSS: Стилизация компонентов, адаптивный дизайн (Mobile-First).
• React Select: Кастомизированные UI-компоненты для улучшения UX на мобильных устройствах.
Было достигнуто высоких показателей F1-score/Accuracy благодаря тщательному подбору фичей и валидации. Разработана удобная форма с мгновенной валидацией и визуализацией результата. Система показывает не только результат (Да/Нет), но и процент уверенности модели. Интегрирован список горячих линий психологической поддержки. Полная поддержка мобильных устройств (решена проблема нативных select на iOS/Android).
#machinelearining #ML #python #flask #React/TypeScript #React #TaillwindCSS