В статье рассмотрена проблема рационального использования текущего эмоционального состояния для выбора наиболее приемлемого вида деятельности из запланированного списка задач, выполнение которых предусмотрено в долгосрочной перспективе. Актуальность обозначенной проблемы обусловлена набирающим популярность в научных кругах течением, согласно которому высокий показатель эмоционального коэффициента (EQ) как основной меры уровня развития эмоционального интеллекта является залогом успешности человека в карьере. Построена математическая модель рассматриваемой проблемы, сформулированная в виде композиции двух задач классификации: эмоциональных состояний и видов деятельности. Для решения задачи классификации эмоциональных состояний по фотографиям лиц людей использована библиотека DeepFace, хорошо зарекомендовавшая себя в распознавании лиц и анализе атрибутов лица. В качестве метода решения задачи классификации видов деятельности для рассматриваемой математической модели выбран алгоритм «дерево решений», поскольку он показал наилучшие результаты. Решение приведенных задач классификации позволило сформулировать правила подбора наиболее подходящего вида деятельности по значениям координат вектора эмоционального состояния. Разработано программное обеспечение построенной математической модели, позволяющее автоматизировать процедуру подбора наиболее приемлемого вида деятельности в зависимости от текущего эмоционального состояния.

The article considers the problem of rational use of the current emotional state to choose the most acceptable type of activity from the planned list of tasks, the implementation of which is envisaged in the long term. The relevance of this problem is due to the trend that is gaining popularity in scientific circles, according to which a high indicator of the emotional coefficient (EQ), as the main measure of the level of development of emotional intelligence, is the key to a person’s success in a career. A mathematical model of the problem under consideration is constructed, formulated in the form of a composition of two classification problems: emotional states and types of activity. To solve the problem of classifying emotional states based on photographs of people’s faces, the DeepFace library was used, which has proven itself in face recognition and analysis of facial attributes. The «decision tree» algorithm was chosen as a method for solving the problem of classification of activities for the mathematical model under consideration, since it showed the best results. The solution of the above classification problems allowed us to formulate the rules for selecting the most appropriate type of activity based on the values of the coordinates of the vector of emotional state. The software of the constructed mathematical model has been developed, which allows automating the procedure for selecting the most acceptable type of activity depending on the current emotional state.