Классификация радиолокационных целей с помощью DL и ML

using MAT                                    # Импортируем пакет для работы с MAT-файлами
using DataFrames                             # Для работы с таблицами данных (DataFrame)
using MLJ                                    # Пакет для машинного обучения в Julia
using LIBSVM                                 # Библиотека для метода опорных векторов (SVM)
using CategoricalArrays                      # Для работы с категориальными массивами
using MLBase                                 # Базовые функции для машинного обучения
const CM = StatisticalMeasures.ConfusionMatrices;  # Псевдоним CM для работы с матрицами ошибок
using Flux                                   # Для работы с глубоким обучением и нейросетями
using Metalhead                              # Библиотека предобученных моделей для задач CV
using Images                                 # Для обработки изображений
using DataAugmentation                       # Для создания аугментаций изображений
using MLUtils                                # Утилиты для обработки данных машинного обучения
using OneHotArrays                           # Для работы с One-Hot представлением данных

using CUDA                                   # Для работы с GPU через NVIDIA CUDA
using cuDNN                                  # Для работы с GPU
using ContinuousWavelets, Wavelets           # Для работы с вейвлетами
using ColorSchemes                           # Для работы с цветовыми палитрами
using BSON
using BSON: @save, @load 
using CSV
function init()
    println("Init Complite!!")
end