Обработка набора данных Aircraft_Incident_Dataset.csv методами машинного обучения

Представленная курсовая работа посвящена систематическому анализу и последующей обработке данных из набора Aircraft_Incident_Dataset.csv с использованием передовых методов машинного обучения. В рамках данного исследования будет проведен глубокий анализ статистических характеристик и структурных особенностей указанного датасета, включающего информацию об авиационных инцидентах. Особое внимание уделяется выявлению скрытых зависимостей и паттернов, способствующих прогнозированию и классификации различных типов происшествий. Будут рассмотрены и применены различные алгоритмы машинного обучения, такие как методы классификации (например, логистическая регрессия, метод опорных векторов, случайный лес) и кластеризации (k-средних, DBSCAN), с учетом их применимости к специфике авиационных данных. Важным аспектом станет разработка метрик оценки качества моделей и их последующая валидация на основе кросс-валидации. Исследование основывается на достижениях отечественных научных школ в области анализа данных и кибернетики, в частности, на трудах академиков РАН, таких как Ю.И. Журавлев, К.В. Рудаков (в части алгебраической теории распознавания) и В.В. Войтишек (в области статистического моделирования). В качестве источников будут использованы рецензируемые научные статьи из журналов, входящих в RSCI и Scopus, монографии ведущих российских специалистов, а также специализированные базы данных и информационные ресурсы Госнавигации и Росавиации.

Комплекс оптимизированных моделей машинного обучения для классификации и прогнозирования авиационных инцидентов, сопровождаемый алгоритмом предобработки и выбора признаков для датасета Aircraft_Incident_Dataset.csv.

Актуальность данного исследования определяется возрастающей потребностью в повышении безопасности авиаперевозок и эффективности анализа инцидентов. В условиях активного развития авиационной отрасли в Российской Федерации, включая модернизацию парка воздушных судов и внедрение новых технологий, критически важным становится применение современных методов анализа больших данных для выявления закономерностей, минимизации рисков и предотвращения потенциальных происшествий. Использование методов машинного обучения позволяет автоматизировать процессы выявления неявных факторов, которые могут быть упущены при традиционном экспертном анализе, что согласуется с национальными приоритетами в области развития цифровых технологий и обеспечения технологического суверенитета, активно поддерживаемыми ведущими российскими научными и образовательными центрами, такими как МГУ им. М.В. Ломоносова и МАИ.

Разработка и апробация методологии применения методов машинного обучения для анализа и классификации инцидентов на основании данных из набора Aircraft_Incident_Dataset.csv, направленной на повышение прогностической способности и снижение рисков в авиационной сфере.

1. Проведение комплексной предобработки и исследовательского анализа датасета Aircraft_Incident_Dataset.csv, включая выявление пропущенных значений, обработку аномалий и нормализацию данных.

2. Осуществление отбора и инженерии информативных признаков, а также сравнительный анализ различных алгоритмов машинного обучения для задачи классификации авиационных инцидентов.

3. Разработка и реализация программного комплекса, включающего несколько моделей машинного обучения, для прогнозирования типов авиационных инцидентов на основе очищенных и подготовленных данных.

4. Выполнение валидации и оценки эффективности разработанных моделей с использованием метрик качества, характерных для задач классификации, а также интерпретация полученных результатов для выявления ключевых факторов, влияющих на безопасность полетов.