Sailkapen-problemak ikaste automatikoa erabiliz
Eneko Aldekoa Nabaridas, “Sailkapen-problemak ikaste automatikoa erabiliz,” Bachelor's Thesis (Gradu Amaierako Lana), Física, University of the Basque Country (EHU), September 2022. Directed by Josu M. Igartua Aldamiz.
Star, galaxy, quasar / the forest of trees votes blind / sky sorted by code
Abstract
Gradu amaierako lan honen helburua ikaste automatikoan (machine learning) sakontzea da, teknika horiek astrofisikako bi sailkapen-problematan aplikatzeko. Lehenik, ikaste automatikoa zertan datzan, bere motak eta datuen egitura azaltzen dira; ondoren, erabilitako algoritmoetan sakontzen da: ausazko basoa eta erabaki-zuhaitzak, neurona-sare artifizialak (perzeptroia eta geruza anitzeko perzeptroia, gradiente-jaitsiera eta atzerahedapena barne) eta neurona-sare konboluzionalak (CNN). Ikasitakoa Sloan Digital Sky Survey teleskopioaren datuetan aplikatzen da: alde batetik, izarren, galaxien eta quasarren sailkapena, ausazko basoa eta SVM ereduekin, datu-multzo desorekatuak orekatzeko Undersampling eta SMOTE teknikak erabiliz; bestetik, galaxien sailkapen morfologikoa, irudietan oinarrituta, neurona-sare konboluzional sinple bat eta VGG19 egitura entrenatuz. Kode guztia Python lengoaian garatu da.
Key figures


How to cite
Eneko Aldekoa Nabaridas (2022). Sailkapen-problemak ikaste automatikoa erabiliz. Bachelor’s Thesis (Gradu Amaierako Lana), Física, EHU. Directed by Josu M. Igartua Aldamiz.
@mastersthesis{tfg-2022-06,
author = {Aldekoa Nabaridas, Eneko},
title = {Sailkapen-problemak ikaste automatikoa erabiliz},
type = {Gradu Amaierako Lana (Bachelor's Thesis)},
school = {University of the Basque Country (EHU)},
address = {Leioa, Spain},
year = {2022},
note = {Directed by Josu M. Igartua Aldamiz}
}