Изменения

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: [[ Дерево решений и случайный лес | случайные леса]]<ref>https://arxiv.org/pdf/1611.07526.pdf</ref>, [[ Метод_опорных_векторов_(SVM) | 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, перцептрон | 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. Дополнительной сложностью вышеприведённых и прочих работ на ту же тему являются визуальные ограничения имеющихся изображений, такие, как мерцание, смещение, размытие и [https://ru.wikipedia.org/wiki/Красное_смещение красное смещение].

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 [https://ru.wikipedia.org/wiki/Красное_смещение красного смещения] и [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.

=== [[Общие понятия#= Классификация задач машинного обучения | Обучение с учителем ]] ===В этом разделе рассматриваются алгоритмы, наиболее часто встречающиеся в научных работах астрономической тематики, и примеры таких работ.==== Метод опорных векторов корональных выбросов массы====[[ Метод_опорных_векторов_(SVM) | Метод опорных векторов ]] (англ. ''support vector machine, SVM'') является популярным алгоритмом для решения задач классификации.Астрономы используют метод опорных векторов для определения типа галактик по их морфологическим признакам <ref>Huertas-Company, M., Rouan, D., Tasca, L.,Soucail, G., & Le F`evre, O. 2008, A&A, 478,971</ref>, обучая модели на изображениях далёких галактик. Дополнительной сложностью вышеприведённой и прочих работ на ту же тему являются визуальные ограничения имеющихся изображений, такие, как мерцание, смещение, размытие и [https://ru.wikipedia.org/wiki/Красное_смещение красное смещение].