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摘要。我们分析了机器学习技术在天文学中的当前状态和挑战，以便保持最新的观察数据和未来仪器的数量，这些仪器的数量和未来的仪器至少比当前工具高的数量级。我们介绍了最新的尖端方法和新算法，用于从大型和复杂的天文数据集中提取知识，这是在数据驱动科学的新时代中的一种多功能且有价值的工具。随着望远镜和探测器的功能越来越强大，可用数据的数量将进入PETABYTE制度，需要新算法，旨在更好地建模Sky Brightness，需要更多的计算，并为数十亿天的天空对象提供更多有希望的数据分析。我们强调了当前适合天文学的机器学习中最重要的当前趋势和未来方向，从而通过更好的数据收集，操纵，分析和可视化来推动知识的前沿。我们还评估了针对数据集的各种类型和尺寸的新兴技术和最新方法，并在第四个范式的新挑战面前显示了机器学习算法的巨大潜力和多功能性。
天文学中的机器学习算法
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