Classificador LGBM aplicado na resolução do Desafio Plasticc do Telescópio LSST

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Freitas Junior, Márcio Antônio de
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26385
Resumo: Unimontes - Universidade Estadual de Montes Claros
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spelling Classificador LGBM aplicado na resolução do Desafio Plasticc do Telescópio LSSTMachine learningClassificaçãoLSSTPLAsTiCCSéries temporaisCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOUnimontes - Universidade Estadual de Montes ClarosUNIPAC - Universidade Presidente Antônio CarlosUNIPAM - Centro Universitário de Patos de MinasUSIMINAS - Usinas Siderúrgicas de Minas Gerais S/AVALE S. A.ZF_Sachs do BrasilTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)Em 2019 será construído o telescópio Large Synoptic Survey Telescope (LSST) que irá revolucionar a identificação de fontes astronômicas. Esse telescópio irá descobrir de 10 a 100 vezes mais objetos do que jamais foi descoberto, possivelmente incluindo classes de objetos ainda desconhecidos pela astronomia. Diante do volume de dados que serão gerados, algoritmos capazes de identificar e ordenar os objetos observados são cruciais. Para desenvolverem tais algoritmos, O LSST Corporation em conjunto com equipes de pesquisadores criaram o The Photometric LSST Astronomical Time-Series Classification Challenge(PLAsTiCC)comointuitodeobtercolaboraçãodacomunidadededatascience e machine learning. Dito isso, esse trabalho de conclusão de curso constrói um modelo classificador para solucionar o problema proposto pelo PLAsTiCC. TalclassificadorempregaoalgoritmoLightGradientBoostingModel (LGBM)eexecutaas etapas de aprendizado e classificação sobre características extraídas do conjunto de dados fornecidos pela competição. Esses dados são simulações criadas a partir de observações astronômicas reais designadas a simular os dados reais que serão produzidos pelo LSST. As predições do classificador atingiram a pontuação de 1,651 calculada pela competição através de uma logarithmic loss function e, se submetido dentro do prazo da competição, alcançaria a 704a colocação dentre as predições dos 1094 times participantes. Futuramente, se forem aplicados mais alguns métodos de pré-processamento e extração de características como, por exemplo, executar uma interpolação das observações de cada objeto e contar a quantidade de mínimos locais, e testar outros algoritmos classificadores, como as redes neurais artificiais, a possibilidade de alcançar boas colocações é muito altaUniversidade Federal de UberlândiaBrasilCiência da ComputaçãoAlbertini, Marcelo Keesehttp://lattes.cnpq.br/1404596833493304Backes, André Ricardohttp://lattes.cnpq.br/8590140337571249Carneiro, Murillo Guimarãeshttp://lattes.cnpq.br/8158868389973535Freitas Junior, Márcio Antônio de2019-07-31T18:39:48Z2019-07-31T18:39:48Z2019-07-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfFREITAS JUNIOR, Márcio Antônio de. Classificador LGBM aplicado na resolução do Desafio PLAsTiCC do Telescópio LSST. 2019. 69 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26385porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2020-02-11T14:47:44Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/26385Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2020-02-11T14:47:44Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false
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