Этой статьёй [id46402998|Илья Пащенко], я и примкнувший к нам коллега из Греции открываем новую эру в поисках переменных звёзд! =)
Эффективность поисков переменности любой природы в больших наборах (любых) фотометрических данных при разумном использовании машинного обучения (как у нас, да) должна вырасти раза в два по сравнению со старыми методами.
Всем, конечно, пофиг, но вообще-то это так.
А кому не пофиг - лень разбираться с scikit-learn. С этим тоже что-нибудь постепенно придумаем. Пока что мы проверили сам подход к проблеме и результат... по крайней мере мне очень нравится! ;)
Эффективность поисков переменности любой природы в больших наборах (любых) фотометрических данных при разумном использовании машинного обучения (как у нас, да) должна вырасти раза в два по сравнению со старыми методами.
Всем, конечно, пофиг, но вообще-то это так.
А кому не пофиг - лень разбираться с scikit-learn. С этим тоже что-нибудь постепенно придумаем. Пока что мы проверили сам подход к проблеме и результат... по крайней мере мне очень нравится! ;)
With this article [id46402998 | Ilya Pashchenko], I and my colleague from Greece who joined us open a new era in the search for variable stars! =)
The efficiency of searching for variability of any nature in large sets of (any) photometric data with a reasonable use of machine learning (like ours, yes) should double in comparison with the old methods.
Everyone, of course, does not care, but actually it is.
And who doesn't care - too lazy to deal with scikit-learn. With this, too, we will gradually come up with something. So far we have checked the approach to the problem and the result ... at least I really like it! ;)
The efficiency of searching for variability of any nature in large sets of (any) photometric data with a reasonable use of machine learning (like ours, yes) should double in comparison with the old methods.
Everyone, of course, does not care, but actually it is.
And who doesn't care - too lazy to deal with scikit-learn. With this, too, we will gradually come up with something. So far we have checked the approach to the problem and the result ... at least I really like it! ;)
У записи 13 лайков,
0 репостов,
141 просмотров.
0 репостов,
141 просмотров.
Эту запись оставил(а) на своей стене Кирилл Соколовский
