Új siker – I. hely az NiSIS Competition 2007 adatbányászati versenyen

A verseny során egy osztályozási feladatot kellett megoldanunk, ahol azt kellett eldönteni, hogy autóból készített, alacsony felbontású, fekete-fehér képeken gyalogos látható-e vagy sem. Véleményünk szerint a feladat azzal vált képfelismerési/ képfeldolgozási feladatból adatbányászati problémává, hogy a képek rendkívül kicsik (36×18 képpont). Ezt a véleményünket mi sem bizonyítja jobban, mint az, hogy legjobbnak bizonyult megoldásunk az adatbányászati technikáknak köszönheti sikerét. A verseny validációs halmazán 95.97%-os pontossággal tudtuk megmondani, hogy az adott képen gyalogos látható-e vagy sem. Ez annak az ismeretében még szembetűnőbb, hogy számtalan kép csupán töredékkép volt, azaz az eredeti 36×18 pixel csak egy része állt rendelkezésünkre.

A versenyen induló “i-mine” nevű csapatunk két tanszéki kutatóból (Kardkovács T. Zsoltból és belőlem, Gáspár-Papanek Csabából) illetve négy, az adatbányászattal most szeptembertől ismerkedő hallgatóból állt.

A versenyhez kapcsolódó elemzésnek, illetve az elért eredménynek két fő tanulsága van. Az egyik, hogy a CRISP-DM metodika pontos követése kifizetődő, még akkor is, ha a folyamat elején az előre még nem látható. Ezt az adott eset szinte regénybeillő módon bizonyította.

A másik tanulság, hogy adatbányászati, illetve mérnöki affinitással akkor is jó eredményeket lehet elérni, ha a feladat eredetileg nem adatbányászati jellegűnek tűnik. Érdekes volt látni, hogyan kerekednek felül saját eljárásaink a képfeldolgozás irodalmában sokat dícsért módszereken.

Újra igazolást nyert a gondolat, hogy mielőtt nekiesel egy valós problémának, ne az eddig publikált megoldások felkutatásával kezdd a munkád, hanem ülj le, és gondold végig, Te hogyan oldanád meg a feladatot. Csak ezt követően nézd meg, mások mit értek el a területen. Ezáltal saját kreatívitásodat nem határolják be mások ötletei, és láthatóvá válik, hogy az így talált szabad ötlet gyakorta hatékonyabb, mint az évtizedek óta elfogadott eljárás.