Unravelling The Mysteries Of Giant Star-forming Clumps Using Deep Learning
利用深度学习揭开巨大恒星形成团块的神秘面纱
基本信息
- 批准号:2739421
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:英国
- 项目类别:Studentship
- 财政年份:2022
- 资助国家:英国
- 起止时间:2022 至 无数据
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
I have chosen the Open University because of the strong focus on Astronomy of the BSc (Honours) Physics degree. Inspired by the last decades full of new discoveries on the evolution of the Universe, I wanted to get a better understanding on the formation of galaxies and modern cosmology. And especially as reports and publications of the first image taken from a black hole by the Event Horizon Telescope have mentioned the huge amount of data recorded and processed, I was seeing an opportunity to combine my professional skills in big data analysis and machine learning with astronomy. I genuinely believe that big data analytics will have a lasting impact on current and future astrophysical research.Using distributed systems, on-premise and cloud-based, for data storage, processing and analysis has enabled me to develop large scale machine learning models for decision support and product development during my industry career. Over the years I have applied various supervised and unsupervised learning models for regression, classification and clustering, mostly using Python frameworks like scikit-learn and Keras/Tensorflow for statistical and deep learning, or PySpark for data pipelines and data analysis at scale. With my background in big data analysis I hope I can make a meaningful contribution in leveraging deep learning to analyse big astrophysical datasets
我之所以选择开放大学,是因为重点是BSC(荣誉)物理学学位的天文学。在过去的几十年中,我想更好地了解星系和现代宇宙学的形成。尤其是当活动Horizon Telescope从黑洞中拍摄的第一张图像的报告和出版物提到了大量的数据记录和处理的数据,我看到了将我的专业技能结合在大数据分析和机器学习中的机会。我真的认为,大数据分析将对当前和未来的天体研究产生持久的影响。使用分布式系统,基于本地和云的分布式系统,用于数据存储,处理和分析使我能够为决策开发大规模的机器学习模型在我的行业职业生涯中的支持和产品开发。多年来,我将各种监督和无监督的学习模型应用于回归,分类和聚类,主要是使用Scikit-Learn和Keras/tensorflow等Python框架进行统计和深度学习,或用于数据管道和数据分析的数据管道和数据分析。通过我的大数据分析背景
项目成果
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专利数量(0)
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