Data science workflow a radaradat-elemzésben

Abstract

Az adatelemzés a 21. század egyik leginkább felkapott szakterülete. Ennek egyik oka vélhetően a fejlett, neurális hálózatokon alapuló gépi tanulási algoritmusok megjelenése, amivel a lehetőségek látszólag korlátlanok. Ebből következően azon cégeknek, amelyek nem szeretnének a versenyben lemaradni, komoly energiákat kell ebbe a területbe fektetni. Sokszor azonban elsikkadnak a gépi tanuló algoritmus futtatása előtti teendők, az adatok tisztítása, transzformálása, a felhasználni kívánt modellnek megfelelő magyarázó változók előállítása, amelyek sok esetben nagyobb hatást gyakorolnak az eredményre, mint a választott gépi tanuló algoritmus vagy annak paraméterei. Számos ingyenes eszköz elérhető több különböző programozási nyelvben, amivel ezek a munkafolyamatok hatékonyan végezhetők, de az ATM1-fókuszú radaradat-elemzésben egyedi elemző eszközök fejlesztése is szükséges lehet. A cikk célja, hogy egy ilyen eszközzel szemben támasztott követelmények egy részhalmazát konkrét példákon keresztül bemutassa.