Affiliation:
1. İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, ASTRONOMİ VE UZAY BİLİMLERİ (DR)
2. İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ, FEN FAKÜLTESİ, ASTRONOMİ VE UZAY BİLİMLERİ BÖLÜMÜ
Abstract
Galaksilerin sınıflandırılması, onların oluşumlarını ve evrimlerini anlamak için atılan önemli bir adımdır. Son 20 yılda artan gökyüzü taramalarında elde edilen görüntülerdeki galaksilerin gözle sınıflandırılması neredeyse imkansız hale gelmiştir. Bu problem günümüzde parametre uzayında makine öğrenmesi, görüntü uzayında ise derin öğrenme yöntemleri ile kısmen çözülmektedir. Bu çalışmada, evrişimli sinir ağları (convolutional neural network - CNN) kullanılarak galaksiler sınıflandırılmıştır. Çalışmada kullanılan model, Galaxy Zoo-2 projesi kapsamında etiketlenmiş galaksilerin hem SDSS hem de DECals gökyüzü taramaları kapsamında elde edilen görüntüleri ile eğitilmiştir. Altı sınıf için SDSS verileri ile eğittiğimiz modelin doğruluk oranı (accuracy) \%84 olarak elde edilirken, aynı galaksilerin DECaLS görüntülerini kullanarak eğittimiz modelin doğruluk oranı ise \%87 olarak bulunmuştur.
Publisher
Turkish Astronomical Society
Reference29 articles.
1. Abdurro’uf ve diğ., 2022, ApJS, 259, 35
2. Baldry I. K., Glazebrook K., Brinkmann J., et al. 2004, ApJ, 600, 681
3. Blanton M. R., ve diğ., 2017, AJ, 154, 28
4. Bom C. R., ve diğ., 2021, MNRAS, 507, 1937
5. Butcher H., Oemler A. J., 1978, ApJ, 226, 559