Астрономия, управляемая данными ⇐ Васина Википедия

[wiki_en]

'''Астрономия, управляемая данными (DDA)''' относится к использованию науки о данных | Наука о данных в астрономии. Некоторые результаты телескопической наблюдательной астрономии|телескопических наблюдений и астрономических исследований|обзоров неба принимаются во внимание, а подходы, связанные с интеллектуальным анализом данных и управлением большими данными, используются для анализа, фильтрации и нормализации (статистики)|нормализации набора данных|наборов данных, которые в дальнейшем используется для классификаций, прогнозов и обнаружения аномалий с помощью достижений в области статистики | передовых статистических подходов, цифровой обработки изображений | цифровой обработки изображений и машинного обучения | машинного обучения. Результаты этих процессов используются астрономами|астрономами и учеными-космонавтами для изучения и выявления закономерностей, аномалий и движений в космическом пространстве, а также для заключения теорий и открытий в космосе.

== История ==
В 2007 году проект Galaxy Zoo|Galaxy Zoo
== Методология ==
Данные, полученные из обзоров неба, сначала передаются на предварительную обработку данных | Предварительная обработка. При этом избыточность данных|избыточность удаляются и фильтруются. Кроме того, над этим отфильтрованным набором данных выполняется разработка функций|извлечение функций, которые в дальнейшем используются для процессов
* Паломарский цифровой обзор неба (DPOSS) * Двухмикронный обзор всего неба (2MASS) * Телескоп Грин-Бэнк|Телескоп Грин-Бэнк (GBT) * Исследователь эволюции галактики (GALEX) * Слоановский цифровой обзор неба (SDSS)
* SkyMapper|Обзор южного неба SkyMapper (SMSS) * Pan-STARRS|Панорамный обзорный телескоп и система быстрого реагирования (PanSTARRS) * Обсерватория Веры К. Рубин|Большой синоптический обзорный телескоп (LSST) * Массив квадратных километров | Массив квадратных километров (SKA)
Размер данных вышеупомянутых обзоров неба колеблется от 3 терабайт|ТБ до почти 4,6 эксабайт|ЭБ. Кроме того, задачи интеллектуального анализа данных, которые участвуют в управлении данными и манипулировании ими, включают такие методы, как статистическая классификация | Классификация, регрессионный анализ | Регрессия, кластерный анализ | Кластеризация, обнаружение аномалий | Обнаружение аномалий и временные ряды | Анализ временных рядов. В реализации задачи задействовано несколько подходов и приложений для каждого из этих методов.

=== Классификация ===
'''''Классификация'''''
* Искусственная нейронная сеть|Искусственные нейронные сети (ИНС)
* Машина опорных векторов|Машины опорных векторов (SVM)
* Обучение векторному квантованию|Обучение векторному квантованию (LVQ)
* Дерево решений|Дерево решений
* Случайный лес|Случайный лес
* Алгоритм K-ближайших соседей|K-ближайших соседей
* Наивный байесовский классификатор|Наивные байесовские сети
* Радиальная базисная функция|Сеть радиальных базисных функций
* Гауссов процесс|Гауссов процесс
* Таблица решений|Таблица решений
* Альтернативное дерево решений|Альтернативное дерево решений (ADTree)

=== Регрессия ===
'''''Регрессия'''''
* Искусственная нейронная сеть|Искусственные нейронные сети (ИНС)
* Регрессия опорных векторов|Регрессия опорных векторов (SVR)
* Дерево решений|Дерево решений
* Случайный лес|Случайный лес
* Алгоритм K-ближайших соседей|K-Регрессия ближайших соседей
* Регрессия ядра|Регрессия ядра
* Регрессия главных компонентов | Регрессия главных компонентов (PCR)
* Гауссов процесс|Гауссов процесс
* Линейный метод наименьших квадратов|Регрессия наименьших квадратов (LSR)
* Частичная регрессия наименьших квадратов|Частичная регрессия наименьших квадратов

=== Кластеризация ===
'''''Кластеризация'''''
* Анализ главных компонентов|Анализ главных компонентов (PCA)
* DBSCAN|DBScan
* Кластеризация K-средних|Кластеризация K-средних
* Алгоритм ОПТИКА|ОПТИКА
* Модель паутины
* Самоорганизующаяся карта|Самоорганизующаяся карта (SOM)
* Алгоритм максимизации ожидания |Максимизация ожидания
* Иерархическая кластеризация|Иерархическая кластеризация
* Автокласс * Гауссов процесс|Моделирование гауссовой смеси (GMM)

=== Обнаружение аномалий ===
'''''Обнаружение аномалий'''''
* Анализ главных компонентов|Анализ главных компонентов (PCA)
* Кластеризация K-средних|Кластеризация K-средних
* Алгоритм максимизации ожидания |Максимизация ожидания
* Иерархическая кластеризация|Иерархическая кластеризация
* Машина опорных векторов|Одноклассовая SVM

=== Анализ временных рядов ===
'''''Анализ временных рядов'''''
* Искусственная нейронная сеть|Искусственные нейронные сети (ИНС)
* Регрессия опорных векторов|Регрессия опорных векторов (SVR)
* Дерево решений|Дерево решений

Подробнее: https://en.wikipedia.org/wiki/Data_driven_Astronomy