Machine Learning para Binárias

Em resumo

Revisa os diversos métodos de machine learning em astronomia e discute como aplicá-los a grandes levantamentos.

Traven, G. (2019)

Síntese

Revisa os diversos métodos de machine learning em astronomia e discute como aplicá-los a grandes levantamentos. É a base metodológica do seu projeto de detecção de anomalias (aprendizado de padrões em dados estelares).

Citação

@ARTICLE{Traven2019,
       author = {{Traven}, G. and {{\v{C}}otar}, K. and {Merle}, T. and {Van der Swaelmen}, M. and {Ting}, Y.-S. and {GALAH Team}},
        title = "{Machine learning techniques meet binaries}",
      journal = {\memsai},
     keywords = {Stars: binaries: close, Stars: binaries: spectroscopic, methods: data analysis, methods: numerical, techniques: radial velocities, techniques: spectroscopic},
         year = 2019,
        month = jan,
       volume = {90},
        pages = {327},
       adsurl = {https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2019MmSAI..90..327T},
      adsnote = {Provided by the SAO/NASA Astrophysics Data System}
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