104
правки
Изменения
→Морфологическая классификация галактик
Одной из самых популярных тем классификации является морфологическая классификация галактик, позволяющая разделить их на различные типы по визуальным признакам. Для обучения моделей, призванных решать эту задачу, часто используют набор данных [https://data.galaxyzoo.org/ Galaxy Zoo], который является результатом волонтерского сотрудничества (ручной классификации галактик). Существует множество работ на эту тематику, использующих различные алгоритмы машинного обучения, как то: случайный лес<ref>https://arxiv.org/pdf/1611.07526.pdf</ref>, метод опорных векторов<ref> Huertas-Company, M., Rouan, D., Tasca, L.,Soucail, G., & Le F`evre, O. 2008, A&A, 478,971 </ref>, нейронные сети<ref> Banerji, M., Lahav, O., Lintott, C. J., et al. 2010,MNRAS, 406, 342 </ref>. Применение подходов машинного обучения в этом случае довольно прямолинейно, а разница между работами состоит в основном в представлении данных, выборе гиперпараметров и признаков классификации.
Этой задачей следует заниматься, так как возможность находить тип галактик необходима для изучения их эволюции, а также является необходимым умением для множества задач наблюдательной космологии (англ. ''Observational cosmology''), например, для нахождения a [https://ru.wikipedia.org/wiki/Красное_смещение красного смещения] и b[https://ru.wikipedia.org/wiki/Кривая_блеска кривых блеска]. Ещё одной интересной возможностью применения таких работ является способ таким образом найти объекты, которые трудно поддаются классификации, соответственно, могут принадлежать к новым, неизученным типам галактик.
[[Файл:galaxyClassificationComparison.png|300px|thumb|left|Точность классификации различных алгоритмов на данных Galaxy Zoo]]
