Machine Learning for Planetary Science

Machine Learning for Planetary Science روشی را به دانشمندان سیاره‌شناسی ارائه می‌دهد تا یادگیری ماشینی را در جریان کار تحقیقاتی معرفی کنند، زیرا مجموعه‌های داده غیرخطی به طور فزاینده‌ای از ماموریت‌های اکتشاف سیاره‌ای به دست می‌آیند. این کتاب تحقیقاتی را بررسی می‌کند که از روش‌های یادگیری ماشین برای افزایش درک علمی ما از داده‌های سیاره‌ای استفاده می‌کند و به عنوان راهنمای انتخاب روش‌ها و ابزارهای مناسب برای حل انواع مسائل روزمره در علوم سیاره‌ای با استفاده از یادگیری ماشین عمل می‌کند. این کتاب با نشان دادن راه‌هایی برای استفاده از یادگیری ماشین در عمل با مطالعات موردی، به وضوح در چهار بخش سازمان‌دهی شده است تا زمینه کامل و ناوبری آسان را فراهم کند.

این کتاب طیفی از مسائل را پوشش می‌دهد، از تجزیه و تحلیل داده‌ها روی زمین گرفته تا تجزیه و تحلیل داده‌ها در یک فضاپیما، و از اولویت‌بندی مشاهدات جدید یا جالب تا برنامه‌ریزی ماموریت‌های پیشرفته. بنابراین این کتاب یک منبع کلیدی برای دانشمندان سیاره‌شناسی است که در تجزیه و تحلیل داده‌ها، برنامه‌ریزی ماموریت‌ها و رصد علمی کار می‌کنند.

Machine Learning for Planetary Science presents planetary scientists with a way to introduce machine learning into the research workflow as increasingly large nonlinear datasets are acquired from planetary exploration missions. The book explores research that leverages machine learning methods to enhance our scientific understanding of planetary data and serves as a guide for selecting the right methods and tools for solving a variety of everyday problems in planetary science using machine learning. Illustrating ways to employ machine learning in practice with case studies, the book is clearly organized into four parts to provide thorough context and easy navigation.

The book covers a range of issues, from data analysis on the ground to data analysis onboard a spacecraft, and from prioritization of novel or interesting observations to enhanced missions planning. This book is therefore a key resource for planetary scientists working in data analysis, missions planning, and scientific observation.