Анализ временных паттернов
Исследуем, как алгоритмы машинного обучения могут выявлять скрытые закономерности в использовании времени. Изучаем различные методы анализа временных рядов, кластеризации активностей и выявления аномалий в распорядке дня. Наша работа включает изучение того, как индивидуальные различия влияют на эффективность различных подходов к планированию.
Особое внимание уделяем исследованию влияния контекстных факторов: времени суток, дня недели, сезонных изменений и жизненных обстоятельств на паттерны использования времени. Это помогает понять, как создавать более адаптивные и гибкие системы планирования.