Во первых непонятно что такое статический алгоритм? Ну я знаю статические переменные класса например. Алгоритм... это что-то новое.
Во вторых ты являешся постановщиком задачи. И у тебя на выходе есть критерий качества. Не знаю. Ну например confusion matrix. И производные. Precision. Recall e.t.c. Или какие-то коэффициенты удачного распознавания. Вот сделай два эксперимента - и будет самый исчерпывающе-правильный ответ. И безо всяких советов отсюда.
В третьих. Я не знаю как в графике. А в машинном обучении для big-data всегда есть фаза предварительной обработки данных человеком. Data Preparation. И там прямо протокол: фильтрация выбросов, заполнение gaps, нормализация, фиксация неконсистентных данных. Вот. В случае обучения с учителем - теггирование данных.
Вобщем идея такая что нельзя мусор толкать на вход нейросети. Вот. И глубину твоего участия в фильтрации ты сам определяешь.
