Takeaways: इस अध्ययन में मल्टीमॉडल डिप्रेशन डिटेक्शन के लिए विभिन्न मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल्स (XGBoost, ट्रांसफॉर्मर, LLM) के प्रदर्शन की तुलना की गई। इस विश्लेषण ने प्रत्येक मॉडल की खूबियों और कमज़ोरियों की पहचान की और प्रभावी मल्टीमॉडल रिप्रेजेंटेशन रणनीतियों की जानकारी प्रदान की। इसके अलावा, इसने विभिन्न मोडैलिटीज़ (ऑडियो, वीडियो, टेक्स्ट) से डेटा का लाभ उठाकर डिप्रेशन डिटेक्शन प्रदर्शन में सुधार की संभावना का सुझाव दिया।