(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Сидоров, Олександр Вікторович; Пишнограєв, Іван Олександрович
Магістерська дисертація: 110 с., 31 рис., 17 табл., 35 посилань, 2 додатка.
Об'єктом дослідження є зображення галактик, отримані з астрономічних
спостережень, які використовуються для класифікації та аналізу різних типів
галактик. Зображення можуть бути зроблені за допомогою телескопів або
космічних місій, що дозволяють зібрати дані з різних діапазонів
електромагнітного спектра
Предметом дослідження є застосування методів комп'ютерного зору,
зокрема нейронних мереж, для автоматичної класифікації типів галактик на
основі їхніх зображень. Дослідження фокусується на розробці ефективних
моделей машинного навчання, таких як згорткові нейронні мережі (CNN), для
виявлення структурних характеристик, які дозволяють класифікувати
галактики за типами
Метою дослідження є розробка ефективної моделі машинного навчання
для класифікації типів галактик за зображеннями, використовуючи сучасні
методи комп'ютерного зору, зокрема згорткові нейронні мережі (CNN).
Модель має забезпечити точну і автоматичну класифікацію типів галактик, що
дозволить спростити та прискорити процес обробки астрономічних даних