Изменения

[[Категория: Машинное обучение]]

[[Категория: Практическое применение машинного обучения]]

Астрономия переживает стремительный рост объема и сложности данных. Существует множество проектов, исследующих и собирающих многоспектральные изображения неба, разновременную и многоволновую информацию, например, [https://www.sdss.org/ Слоановский цифровой небесный обзор] (англ. ''Sloan Digital Sky Survey, SDSS''). Такие проекты предоставляют оцифрованные изображения неба, соответственно, в последние годы алгоритмы машинного обучения становятся все более популярными среди астрономов и в настоящее время используются для решения самых разнообразных задач; причиной этому служит большое количество доступных данных. В этой статье кратко приводится практическая информация о применении инструментов машинного обучения к астрономическим данным.

=== Классификация астрономических объектов по изображениям ===

Наличие в наборах данных большого количества объектов одного типа, но различных подтипов позволяет применить машинное обучение для решения задачи классификации на этих объектах.