Evrişimli Sinir Ağlarıyla Galaksilerin Sınıflandırılması

Authors : Eyüp Kaan Ülgen, Sinan Aliş, Fuat Korhan Yelkenci, Oğuzhan Çakir, Süleyman Fişek

Pages : 289-293

Doi:10.55064/tjaa.1203800

View : 29 | Download : 38

Publication Date : 2023-12-31

Article Type : Research Paper

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.
Keywords : deep learning, Galaxy Morphology, Convolutional Neural Networks, Artificial Neural Network