id	summary	reporter	owner	description	type	status	priority	milestone	component	version	resolution	keywords	cc
45	Mechanizmy Machine Learningu do prognozowania waruna	Robert Grubba	somebody	"W chwili obecnej prognozy działają wg współczynników ustalonych ręcznie bazując na źródłach pisanych i mówionych dot konkretnych miejsc.

Mając odpowiednią liczbę logów z danego miejsca, można wykorzystać historyczne zapisy prognoz do trenowania modelów ML i wykorzystać je do analizowania kolejnych prognoz i na bazie tego szacować przyszły warun pod kątem możliwego nalotu i/lub wyniku XC.

TODO:
- ~~przygtowanie bazy i mikroserwisu obsługującego zbieranie i analizę danych~~
- gromadzenie danych dot historycznych lotnych dni (in progress)
- wybranie modelu Machine Learning do prognozowania wyników w dniach z przyszłymi prognozami
- zbadanie jak duża baza lotnych dni z danego miejsca zapewni w miarę sensowny wynik
- testy mechanizmu dla najpopularniejszych miejscówek
- zintegrowanie mechanizmów z Leonardo i udostępnienie go użytkownikom

Zaletą wdrożenia takiego rozwiązania będzie fakt, że nawet nie wiedząc jakie są optymalne parametry prognoz dla danego startowiska przy odpowiedniej liczbie wgranych logów będzie można z dość dużym prawdopodobieństwem ocenić lotność przyszłych dni. Fajnie byłoby gdyby użytkownicy wgrywali także logi z krótkich zlotów w ""słabe dni"", powinno to zwiększyć precyzję szacunków."	błąd	new	major	5.0.55	backend