要約
SNAD は、アクティブ ラーニングやその他の機械学習アルゴリズムを使用して、大規模な調査で天文の異常を検出することに主な焦点を当てた国際プロジェクトです。
SNAD によって実行される研究は、さまざまな天文現象の発見と分類に貢献するだけでなく、天体物理学の分野における機械学習技術の理解と実装も強化します。
この文書では、SNAD プロジェクトのレビューを提供し、数年間にわたってチームによって達成された進歩と成果を要約します。
要約(オリジナル)
SNAD is an international project with a primary focus on detecting astronomical anomalies within large-scale surveys, using active learning and other machine learning algorithms. The work carried out by SNAD not only contributes to the discovery and classification of various astronomical phenomena but also enhances our understanding and implementation of machine learning techniques within the field of astrophysics. This paper provides a review of the SNAD project and summarizes the advancements and achievements made by the team over several years.
arxiv情報
著者 | Alina A. Volnova,Patrick D. Aleo,Anastasia Lavrukhina,Etienne Russeil,Timofey Semenikhin,Emmanuel Gangler,Emille E. O. Ishida,Matwey V. Kornilov,Vladimir Korolev,Konstantin Malanchev,Maria V. Pruzhinskaya,Sreevarsha Sreejith |
発行日 | 2024-10-24 16:05:11+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google