論文の概要: Galaxy Classification: A machine learning approach for classifying
shapes using numerical data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00184v1
- Date: Thu, 30 Nov 2023 20:47:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-04 16:23:58.938670
- Title: Galaxy Classification: A machine learning approach for classifying
shapes using numerical data
- Title（参考訳）: 銀河分類:数値データを用いた形状分類のための機械学習アプローチ
- Authors: Anusha Guruprasad
- Abstract要約: 我々は,Galaxy Zooプロジェクトの数値データを用いて,銀河分類のための機械学習モデルを提案する。
我々のモデルは銀河の分類において高い精度を達成し、銀河の形成と進化の理解を著しく向上させる可能性を持っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The classification of galaxies as spirals or ellipticals is a crucial task in
understanding their formation and evolution. With the arrival of large-scale
astronomical surveys, such as the Sloan Digital Sky Survey (SDSS), astronomers
now have access to images of a vast number of galaxies. However, the visual
inspection of these images is an impossible task for humans due to the sheer
number of galaxies to be analyzed. To solve this problem, the Galaxy Zoo
project was created to engage thousands of citizen scientists to classify the
galaxies based on their visual features. In this paper, we present a machine
learning model for galaxy classification using numerical data from the Galaxy
Zoo[5] project. Our model utilizes a convolutional neural network architecture
to extract features from galaxy images and classify them into spirals or
ellipticals. We demonstrate the effectiveness of our model by comparing its
performance with that of human classifiers using a subset of the Galaxy Zoo
dataset. Our results show that our model achieves high accuracy in classifying
galaxies and has the potential to significantly enhance our understanding of
the formation and evolution of galaxies.
- Abstract（参考訳）: 渦巻銀河や楕円銀河の分類は、銀河の形成や進化を理解する上で重要な課題である。
スローン・デジタル・スカイ・サーベイ(SDSS)のような大規模な天文学調査が到着し、天文学者は膨大な数の銀河の画像にアクセスできるようになった。
しかし、これらの画像の視界検査は、分析対象の銀河の数が多いため、人間には不可能な作業である。
この問題を解決するため、Galaxy Zooプロジェクトは何千人もの市民科学者が銀河の視覚的特徴に基づいて分類するために作られた。
本稿では,Galaxy Zoo[5]プロジェクトの数値データを用いて,銀河分類のための機械学習モデルを提案する。
我々のモデルは畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを用いて銀河画像から特徴を抽出し、それらをスパイラルまたは楕円体に分類する。
我々は,Galaxy Zooデータセットのサブセットを用いて,その性能を人間の分類器と比較することにより,モデルの有効性を示す。
我々のモデルは銀河の分類において高い精度を達成し、銀河の形成と進化の理解を著しく向上させる可能性を持っている。
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