5. Messtechnik und maschinelles Lernen

Die schnelle Entwicklung der Messtechnik in den letzten Jahren hat dazu geführt, dass nicht nur die Elektronik und Digitaltechnik, sondern auch die Verarbeitungsverfahren für die mit Messgeräten gewonnenen Daten bei der Repräsentation der Messergebnisse eine immer größere Rolle spielen. Bei praktischen Anwendungen stehen in der Regel Daten zur Verfügung, die fehlerbehaftet sein können. Vor der Verwendung müssen sie geprüft und aufbereitet werden. Die Daten der Messwerte sind mehr oder weniger verrauscht, ungünstig skaliert oder ungünstig formatiert. Diese Unzulänglichkeiten müssen in der Datenvorverarbeitung erkannt und so berücksichtigt werden, dass für jeden Datensatz ein für die Aufgabenstellung passendes Modell erstellt werden kann. Die klassische Messtechnik liefert Messwerte in Form von Anzeigen, Analogwerten, Digitalwerten sowie Messwerte als Zahlenwerte, die beispielsweise ein Spektrum repräsentieren. Damit die Daten auf Datenträgern abspeicherbar sind, müssen sie in eine maschinell lesbare Form umformbar sein und vor der Verwendung in einer solchen vorliegen.