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Análise de dados fotométricos obtidos através do aprendizado de máquina e da K-d Tree (2023)

  • Authors:
  • Autor USP: SANTOS, AMANDA FARIAS DOS - IF
  • Unidade: IF
  • Sigla do Departamento: FGE
  • DOI: 10.11606/D.43.2023.tde-29052023-221306
  • Subjects: ANÁLISE DE DADOS; ASTRONOMIA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; GALÁXIAS; FOTOMETRIA
  • Keywords: APRENDIZADO DE MÁQUINA; K-D TREE; MACHINE LEARNING; PHOTOMETRIC REDSHIFT; REDSHIFT FOTOMÉTRICO
  • Agências de fomento:
  • Language: Português
  • Abstract: Nesta dissertação utilizamos três modelos de aprendizados de máquina (machine learning) para o cálculo do redshift fotométrico de galáxias do catálogo astronômico do Dark Energy Survey (DES). Dois destes modelos são códigos públicos e nós construímos o terceiro modelo a partir de uma interface de programação de deep learning chamada keras. Para o treinamento dos modelos de machine learning, foram utilizadas as informações espectroscópicas das galáxias do catálogo astronômico do VIMOS Public Extragalactic Redshift Survey (VIPERS). Com o intuito de verificar a acurácia dos redshifts fotométricos, foi desenvolvida uma estrutura de dados chamada K-d Tree que separa as galáxias em subconjuntos de acordo com os seus dados fotométricos. Para cada subconjunto foi criado um outro aprendizado de máquina que calcula o quão preciso é o valor do redshift fotométrico calculado pelos três modelos para cada galáxia. Através deste resultado, foi possível excluir galáxias cujo redshift fotométrico está longe do valor do redshift espectroscópico
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 11.04.2023
  • Acesso à fonteAcesso à fonteDOI
    Informações sobre o DOI: 10.11606/D.43.2023.tde-29052023-221306 (Fonte: oaDOI API)
    • Este periódico é de acesso aberto
    • Este artigo NÃO é de acesso aberto

    How to cite
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    • ABNT

      SANTOS, Amanda Farias dos e ABDALLA, Elcio. Análise de dados fotométricos obtidos através do aprendizado de máquina e da K-d Tree. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29052023-221306/. Acesso em: 22 fev. 2026.
    • APA

      Santos, A. F. dos, & Abdalla, E. (2023). Análise de dados fotométricos obtidos através do aprendizado de máquina e da K-d Tree (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29052023-221306/
    • NLM

      Santos AF dos, Abdalla E. Análise de dados fotométricos obtidos através do aprendizado de máquina e da K-d Tree [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29052023-221306/
    • Vancouver

      Santos AF dos, Abdalla E. Análise de dados fotométricos obtidos através do aprendizado de máquina e da K-d Tree [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29052023-221306/

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