Изменения
→Красное смещение
=== Изучение астрономических параметров ===
==== Красное смещение ====
[[Файл:DistanceByRedshift.png|300px|thumb|right|''Рис. 3.'' Зависимость расстояния от красного смещения]][https://ru.wikipedia.org/wiki/Красное_смещение Красное смещение] (англ. ''redshift'') {{---}} астрономическое явление изменения длины волны наблюдаемого объекта. Важным свойством величины красного смещения является то, что через него, пользуясь законом Хаббла, можно высчитать примерное расстояние до объекта(Рис. 3). Соответственно, красное смещение является важным астрономическим параметром, и при исследовании некоторых объектов будет полезным знать эту величину для вычисления других признаков объекта или заключения выводов о каких-либо закономерностях в наличествующих данных.
Красное смещение может быть вычислено при помощи спектральных данных объекта (англ. ''spectroscopic redshift''), однако существуют другие методики, позволяющие в некоторых случаях определить примерную величину смещения по фотографии, пользуясь цветовыми характеристиками и яркостью объекта (англ. ''photometric redshift''). Задачу нахождения величины фотометрического красного смещения можно переформулировать как задачу регрессии на соответствующих данных. Для решения такой задачи на популярных астрономических данных может быть использовано множество известных моделей машинного обучения, к примеру, случайные леса<ref> Carliles, S., Budav ́ari, T., Heinis, S., Priebe, C., &Szalay, A. S. 2010, ApJ, 712, 511 </ref>, нейронные сети<ref> Vanzella, E., Cristiani, S., Fontana, A., et al.2004, A&A, 423, 761 </ref> и идеи [[Виды ансамблей#Бэггинг | композиции нескольких моделей]]<ref>A. D’Isanto and K. L. Polsterer, A&A, 609 (2018) A111</ref>. В настоящее время существуют алгоритмы, основанные на [[Сверточные нейронные сети | сверточных нейронных сетях]], по предсказаниям которых можно восстановить расстояния до галактик, отличающихся от расстояний, вычисленных при помощи значений спектроскопического красного смещения, на несколько мегапарсек<ref>M. Shuntov, J. Pasquet, S. Arnouts, O. Ilbert, M. Treyer, E. Bertin, S. de la Torre, Y. Dubois, D. Fouchez, K. Kraljic, C. Laigle, C. Pichon and D. Vibert,
