치매 예방을 위한 라이프로그 치매 분류 모델 수치해석 미들AI

라이브로그 데이터를 기반으로 정상, 경도인지 장애, 치매로 분류하는 과제

데이터 설명

  • • 입출력
    • - Input : 데일리 수면 / 활동 정보가 포함된 시계열 데이터 (시계열 길이 불규칙)
    • - Output : 정상(CN), 경도인지 장애(MCI), 치매(Dem) 세 가지 클래스 중 1
  • • 데이터 구성
    • - zip 기준 총 약 56MB
  • • Train
    • - train.csv : 148명에 대한 데일리 라이프로그 데이터
    • - train_label.csv : 148명 인물의 식별자('ID', 이메일 주소)과 정답 클래스('DIAG_NM')
  • • Test
    • - test.csv : 471명에 대한 데일리 라이프로그 데이터
  • • AI 허브 참고 데이터 : 치매 고위험군 웨어러블 라이프로그 (https://aihub.or.kr/aidata/30749)