Машинное обучение в астрономии

За прошедшее десятилетие астрономия прочно вошла в эпоху массовых обзоров неба, когда в рамках одного обзора на протяжении всего нескольких месяцев или лет удается измерить характеристики миллиардов галактических и внегалактических источников. Такие объёмы информации открывают новые горизонты для исследований, но одновременно ставят перед астрономами серьёзные вызовы: традиционные методы анализа, требующие значительного участия человека  и рассчитанные на меньшие объёмы данных, становятся непригодны. Всё большую роль начинают играть методы машинного обучения, позволяющие ускорить обработку, находить интересные объекты и выявлять скрытые закономерности в данных. В докладе будет показано, как современные алгоритмы машинного обучения помогают извлекать новые научные результаты из астрономических данных в XXI веке.