Nivel-de-estresse-do-Aluno

Projeto da Disciplina PET1706 - TÓPICOS ESPECIAIS EM ENGENHARIA DE SOFTWARE (Redes Neurais Artificiais) - 2024.1

Professora: Rosana Rego

Curso: Bacharel em Engenharia de Software

• UFERSA - Campus Pau dos Ferros

Este projeto tem como objetivo classificar o nível de estresse dos alunos com base em diversos fatores, oferecendo um sistema que auxilia na avaliação e no acompanhamento do bem-estar mental dos estudantes.

Funcionalidades Principais

Classificação de Nível de Estresse:

O sistema é capaz de analisar dados de entrada e identificar o nível de estresse do aluno, permitindo uma melhor compreensão de seu estado mental e auxiliando na identificação de possíveis intervenções necessárias.

Processamento de Dados:

Utilizando bibliotecas como NumPy e Pandas, o sistema realiza o pré-processamento dos dados para normalização e tratamento de variáveis categóricas, facilitando a identificação e extração de informações relevantes.

Modelo de Machine Learning:

O sistema incorpora um modelo de aprendizado de máquina previamente treinado para a classificação de níveis de estresse. Esse modelo foi alimentado com uma ampla variedade de dados demográficos e de hábitos de vida.

Instalação

1. Clone o repositório do GitHub:

 git clone https://github.com/ClassNeuralNetwork/Nivel-de-estresse-do-Aluno.git

2. Inicie um ambiente virtual

python3 -m venv venv

3. Ative o ambiente virtual:

• No Windows

venv\Scripts\activate

• No macOS e Linux

source venv/bin/activate

4. Instale as dependências usando pip:

pip install -r requirements.txt

Equipe

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Este README fornece uma visão geral do projeto, incluindo suas funcionalidades, requisitos, instruções de instalação e uso, bem como informações sobre a contribuição e a equipe envolvida.