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Data Mining in astronomischen Surveydaten variabler Sterne mit Python

Formale Metadaten

Titel
Data Mining in astronomischen Surveydaten variabler Sterne mit Python
Serientitel
Anzahl der Teile
84
Autor
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Abstract
Knowledge Discovery und speziell maschinelles Lernen sind sehr nützliche Werkzeuge für die automatisierte Datenanalyse. Die Anwendung des maschinellen Lernens hat in den vergangenen Jahren stark an Bedeutung gewonnen und sich als Lösung für Klassifikationsprobleme etabliert. In Astronomie und Astrophysik treten große Datenmengen insbesondere in Surveys auf, beispielhaft sei hier das Weltraumteleskop Kepler genannt, welches für die Suche nach Exoplaneten konzipiert wurde. In der Domäne der Photometrie ist hier die Analyse von Helligkeitsänderungen in den Lichtkurven von Sternen eine zentrale Aufgabe, beispielsweise von sich gegenseitig bedeckenden Sternen.