Der Nutzen multivariater Analysemethoden von funktionellen MRT-Daten zur Prädiktion subjektiver Präferenzen

Luca Pogoda

Natur- & Humanwissenschaften

ePDF

8,3 MB

DRM: Wasserzeichen

ISBN-13: 9783743150669

Verlag: Books on Demand

Erscheinungsdatum: 09.03.2017

Sprache: Deutsch

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Beschreibung

Die vorliegende Dissertation stellt die erste systematische und größer angelegte Untersuchung zur Vorhersage von Nahrungsmittelpräferenzen / Produktpräferenzen (Schokoriegel und salzige Snacks) anhand von funktionellen MRT-Daten, unter Verwendung der Multi-Voxel Pattern Analysis (MVPA), dar.

Autor/in

Luca Pogoda

Luca Pogoda ist studierter Kognitionswissenschaftler und Wissensaktivierungspraktiker. Seine Promotion verfasste er im Bereich der Neuroökonomie, welche sich mit der Frage beschäftigte, inwieweit Musterererkennungsalgorithmen aus dem maschinellen Lernen dazu geeignet sind, Produktpräferenzen aus fMRT-Daten zu decodieren.

Website: www.luca-pogoda.de

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