104
правки
Изменения
→Классификация астрономических объектов по изображениям
Таким методом можно пользоваться, например, для нахождения в больших объемах данных объектов, не похожих на большинство других, для отдельного их изучения. В частности, с помощью такого алгоритма можно найти необычные типы галактик<ref>Baron, D., & Poznanski, D. 2017, MNRAS, 465,4530</ref>.
====Классификация звезд и планет====
Классификация звезд и планет (англ. ''Star Galaxy Classification'') является базовым шагом любой классификации на звездах или галактиках, соответственно, имеет большое практическое значение. Существует много работ на эту тему, связанных с машинным обучением, использующих различные алгоритмы: случайный лес<ref>Miller, A. A., Kulkarni, M. K., Cao, Y., et al.2017, AJ, 153, 73</ref>, метод опорных векторов<ref>Kov ́acs, A., & Szapudi, I. 2015, MNRAS, 448,1305</ref>, нейронные сети<ref>http://proceedings.mlr.press/v80/kennamer18a/kennamer18a.pdf</ref>.
Главная проблема классификации звезд и планет состоит в том, что, по мере удаления объекта от телескопа различные атмосферные или космогенные эффекты могут повлиять на свет, который отражается от тела и захватывается телескопом. Детерминированные алгоритмы классификации обычно проверяют звездную величину объекта на соответствие известным шаблонам звезд и планет и работают только с объектом как таковым. В то же время кажется логичным, что результат классификации объекта может зависеть не только от того, как он выглядит на изображении, но и от того, как выглядит на изображении участок неба, в котором он находится (потому что на этот участок, скорее всего, влияют такие же эффекты искажения изображения). Алгоритмы машинного обучения, натренированные на изображениях, способны учесть эти зависимости.
=== Анализ астрономических явлений по спектральным данным===
