Разработка с нуля. Требуется помощь в рамках учебной задачи: Разработать алгоритм для автоматического распознавания и классификации данных инерциального измерительного модуля применяя спектральный анализ и сверточно-рекуррентные нейронные сети (машинное обучение/временные ряды) Есть данные инерциального измерительного модуля - csv файлы, содержащие в т.ч. данные акселерометра (данные скорости вдоль осей X, Y и Z) полученные с датчика arduino * дополнительные фичи можно обсудить, если понадобятся Что нужно сделать: - Спектральный анализ данных для выделения информативных частей сигнала - Подготовить данные для обучения модели (собрать датасет из файлов, нормализовать и т.д.) - Модель сверточно-рекуррентной нейронной сети, которая будет классифицировать данные на типы 1 или 2 В идеале на выходе хотелось бы скрипт, который я смогу запустить и разобрать, а также корректировать под себя в случае необходимости По срокам - первичные наработки - 20 апреля, финальные можно до 12 мая Также предоставлю подборку с kaggle по данной тематике как референс того, что нужно сделать.