Обсуждение участника:Qrort
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.
Контролируемое обучение
= Алгоритм опорных векторов
Случайные леса
Нейронные сети
Неконтролируемое обучение
Алгоритмы неконтролируемого обучения 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.
