Техническое задание: Анализ мультимодальных данных с помощью RNN

Цель проекта

Провести серию экспериментов по обработке и анализу данных для концепции "умная палата" с использованием заданной архитектуры нейронной сети.

Исходные данные

• Используется произвольный набор данных, соответствующий тематике (например, медицинский мониторинг, умный дом). Данные могут включать:
  • Изображения
  • Аудиозаписи
  • Показания различных датчиков
• Основной инструмент: рекуррентная нейронная сеть (RNN) определённой архитектуры (исходный код предоставлен).

Поэтапный план работы

Шаг 1: Прогнозирование параметров

• Настроить и обучить предоставленную RNN на выбранном наборе данных.
• Реализовать прогнозирование временных рядов или значений ключевых параметров на основе исторических данных.

Шаг 2: Расчёт интегрального показателя

• На основе прогнозов, полученных на Шаге 1, и данных с изображений рассчитать обобщённый (интегральный) показатель.
• Результатом данного этапа должна быть временная кривая (график зависимости показателя от времени).
• Проанализировать полученную кривую, выделив на ней ключевые точки, тренды или аномалии.

Требования к реализации

• Язык программирования: Python.
• Использование указанной нейросетевой архитектуры в качестве основы.
• Чистый, документированный код с комментариями.
• Предоставление отчёта по эксперименту: описание данных, методики, полученных результатов и визуализаций (графиков).