Tesis
Clasificación de estrellas variables por medio de aprendizaje autosupervisado comparando LSTM y GRU
Fecha
2022Autor
Jara Chiara, Pablo Andrés
Merino Lara, Roberto Patricio
Institución
Resumen
Teniendo en consideración el esfuerzo que se ha realizado durante el último tiempo para
clasificar estrellas variables utilizando técnicas de aprendizaje automático, es que toma importancia el siguiente trabajo. Este busca aplicar nuevos algoritmos en el área para continuar
simplificando la tarea, y para que de esta manera los científicos y astrónomos puedan dedicar su
esfuerzo obteniendo nuevos conocimientos a partir de la automatización de esta. Se mencionan
importantes conceptos como estrellas variables, recolección de datos, preprocesamiento de ellos,
algoritmos de aprendizaje automático para comprender a cabalidad el trabajo que se muestra
en este documento. Por lo que estos temas serán abordados en detalle cuando sea necesario y
de manera más general dependiendo de la profundidad que se quiera dar al asunto tratado. Considering the effort that has been made in recent times to classify variable stars using
machine learning techniques, the following work takes its importance. It seeks to apply new
algorithms in the area to continue simplifying the task, and so that scientists and astronomers
can devote their efforts to obtaining new knowledge from its automation. Important concepts
such as variable stars, data collection, data preprocessing, machine learning algorithms will be
mentioned to fully understand the work shown in this document. Therefore, these topics will be
addressed in detail when necessary and in a more general way depending on the depth that’s
needed to the subject matter.