Обсуждение участника:Qrort — различия между версиями
(→Неконтролируемое обучение) |
(→=== Обучение без учителя ===) |
||
| Строка 7: | Строка 7: | ||
==== Нейронные сети ==== | ==== Нейронные сети ==== | ||
| − | + | === [[Общие понятия#Классификация задач машинного обучения | Обучение без учителя ]] === | |
Алгоритмы обучения без учителя применительно к астрономии имеют особое значение для научных исследований, поскольку они могут быть использованы для извлечения новых знаний из существующих наборов данных и могут способствовать новым открытиям. | Алгоритмы обучения без учителя применительно к астрономии имеют особое значение для научных исследований, поскольку они могут быть использованы для извлечения новых знаний из существующих наборов данных и могут способствовать новым открытиям. | ||
==== Кластеризация ==== | ==== Кластеризация ==== | ||
==== Уменьшение размерности ==== | ==== Уменьшение размерности ==== | ||
==== Визуализация и обнаружение выбросов ==== | ==== Визуализация и обнаружение выбросов ==== | ||
Версия 18:28, 7 января 2021
Содержание
Машинное обучение в астрономии
Астрономия переживает стремительный рост объема и сложности данных. Соответственно, в последние годы алгоритмы машинного обучения становятся все более популярными среди астрономов и в настоящее время используются для решения самых разнообразных задач. В этой статье кратко приводится практическая информация о применении инструментов машинного обучения к астрономическим данным. В этом документе я освещаю основные темы контролируемого машинного обучения, включая отбор и предварительную обработку входного набора данных, методы оценки и три популярных алгоритма контролируемого обучения, машины опорных векторов, случайные леса и неглубокие искусственные нейронные сети. Mymain фокусируется на неконтролируемых алгоритмах машинного обучения,которые используются для выполнения кластерного анализа, уменьшения размерности, визуализации и обнаружения выбросов. Алгоритмы неконтролируемого обучения имеют особое значение для научных исследований, поскольку они могут быть использованы для извлечения новых знаний из существующих наборов данных и могут способствовать новым открытиям.
Обучение с учителем
В этом разделе рассматриваются алгоритмы, наиболее часто встречающиеся в научных работах астрономической тематики, и конкретные модели этих работ.
Алгоритм опорных векторов
Случайные леса
Нейронные сети
Обучение без учителя
Алгоритмы обучения без учителя применительно к астрономии имеют особое значение для научных исследований, поскольку они могут быть использованы для извлечения новых знаний из существующих наборов данных и могут способствовать новым открытиям.
