SDSS17 — Classificação Estelar

Sobre o projeto

Projeto de análise de dados e aprendizado de máquina voltado à astrofísica. Utiliza dados espectrais do Sloan Digital Sky Survey (SDSS Release 17) para treinar e avaliar modelos supervisionados capazes de classificar corpos celestes com alta acurácia, unindo Física e computação científica.

A ideia

Construir um fluxo de Machine Learning capaz de categorizar com alta precisão objetos celestes entre estrelas, galáxias e quasares.

Como foi desenvolvido

Limpeza de dados, análise de variáveis fotométricas (magnitudes u, g, r, i, z e redshift), validação cruzada e treinamento de modelos de classificação supervisionada.

Tecnologias

Resultados

Classificador com métricas elevadas de separação de classes estelares astronômicas documentado em notebook iterativo.

Galeria

Links