Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
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http://hdl.handle.net/11422/17318| Tipo: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título: | Identificação fotométrica de supernovas através de algoritmos de machine learning |
| Título(s) alternativo(s): | Supernova photometric identification using machine learning algorythms |
| Autor(es)/Inventor(es): | Oliveira, Felipe Matheus Fernandes de |
| Orientador: | Bhaya, Amit |
| Coorientador: | Reis, Ribamar Rondon de Rezende dos |
| Resumo: | Com a finalidade de estudar a expansão do universo, a cosmologia busca classificar diferentes tipos de objetos astronômicos. Entretanto, com o crescente aumento do número de objetos detectados, o método normalmente usado para a classificação mostra-se muito custoso. Como consequência, utiliza-se um método com baixo custo embasado em algoritmos de aprendizado de máquina para a classificação desse vasto número de dados. Nesse contexto, o presente trabalho estuda otimizações para a melhoria desses algoritmos de aprendizado de máquina |
| Palavras-chave: | Machine learning Gaussian process fitting Supernova photometric identification |
| Assunto CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS |
| Unidade produtora: | Escola Politécnica |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | Ago-2019 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | Engenharia de Controle e Automação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| monopoli10029341.pdf | 2.64 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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