Барановська, Леся ВалеріївнаДолгополова, Катерина Олексіївна2024-11-182024-11-182024Долгополова, К. О. Дослідження та розробка моделі машинного навчання для автоматичної класифікації космічних об'єктів на основі фотометричних спостережень SDSS : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Долгополова Катерина Олексіївна. - Київ, 2024. - 108 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70647Дипломна робота: 108 с., 12 табл., 29 рис., 3 додатки, 20 джерел. Об’єкт дослідження – фотометричні дані космічних об'єктів в рамках огляду Слоанівського цифрового огляду неба (SDSS). Предмет дослідження – алгоритми машинного навчання, зокрема випадковий ліс, класифікатор додаткових дерев, екстремальне градієнтне підсилювання, методи k-найближчих сусідів та опорних векторів, застосовані до фотометричних даних космічних об'єктів. Мета роботи – провести аналіз та порівняння результатів отриманих моделей для класифікації космічних об'єктів на основі фотометричних спостережень Слоанівського цифрового огляду неба. Методи дослідження – використання алгоритмів машинного навчання та аналізу даних. Актуальність – вирішення задачі класифікації космічних об'єктів на основі фотометричних спостережень Слоанівського цифрового огляду неба. Результати роботи – програмний продукт, на основі алгоритмів машинного навчання для класифікації космічних об'єктів на основі фотометричних спостережень Слоанівського цифрового огляду неба. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – комбінація різних параметрів для створення кращого набору даних та пошук нової інформації, що може зменшити похибку прогнозування. Створення повноцінного програмного продукту з використанням графічного інтерфейсу для зручного використання програми іншими користувачами.108 с.ukкласифікаціяштучний інтелектмашинне навчанняаналіз данихкосмосфотометріяclassificationartificial intelligencemachine learningdata analysisspacephotometryBachelor Thesis