[en] Applications of supervised machine learning techniques to scientific problems have increased in the last years as an extremely powerful tool for exploring and managing big data. Particularly, in the field of Astronomy, an important application is the study of classification models to distinguish between point-like sources from images and/or observable features. The main objective of this work is the training of binary classification models with astronomical data to deal with the problem of classifying point-like sources into galaxy and star targets. Particular goals are: 1. To present the theoretical framework for classification models, highlighting their advantages and disadvantages, and providing general criteria to use them in different situations together with the corresponding numerical tools for applications. In this context, we will also define appropriate metrics to compare models and evaluate their power of prediction. 2. To train the presented models using astronomical data from ALHAMBRA, a photometric multi-filter survey of approximately 6 ? 104 celestial objects. We will compare predictions from different classifiers, as well as their efficiency and complexity. The objectives of this work will be accomplished by means of the following methodology: The theoretical framework to present the models is taken from the bibliography suggested in the Master as well as specific scientific publications on the topic. The data, which is publicly available, will be first statistically described and prepared for training. All models will be trained using specific libraries in R and codes will be available for the reproducibility of the results. As our main result, we find that all the studied models for binary classification (logistic regression, support vector machines, neural networks, and decision tress, among others) are in agreement with good predictions for the star/galaxy problem when validation data is tested. Taking into account the complexity of the studied models and the principle of simplicity, we find that the logistic regression is preferred due to its excellent capacity of prediction and the simplicity of its implementation and interpretation. All the results obtained in this work for the star/galaxy classification problem using ALHAMBRA data are original, and comparable with those presented in the literature for catalogs with similar properties.

[es] La aplicaci?n de m?todos de aprendizaje autom?tico supervisado a problemas cient?ficos ha alcanzado su auge en los ?ltimos a?os como herramienta fundamental para la exploraci?n y miner?a de grandes bases de datos. En particular, en el campo de la Astronom?a, un tema de estudio frecuentemente abordado es el entrenamiento de modelos para la clasificaci?n de objetos celestes a partir de im?genes y/o caracter?sticas f?sicas observables. El objetivo general de este trabajo es investigar modelos supervisados de clasificaci?n binaria para resolver el problema de la distinci?n de objetos puntuales dentro de las clases galaxia y estrella. Los objetivos particulares se detallan a continuaci?n: 1. Presentar el marco te?rico de los modelos supervisados de clasificaci?n, con el fin de familiarizar las ventajas y desventajas que presenta cada uno, as? como adquirir un dominio de las herramientas num?ricas para su aplicaci?n. En este marco, se definen tambi?n las m?tricas adecuadas para cuantificar y comparar las capacidades de predicci?n de cada modelo. 2. Entrenar los modelos presentados utilizando el cat?logo astron?mico ALHAMBRA, compuesto por un total de 23 filtros fotom?tricos, que recoge informaci?n de observaciones de m?s de 6 ? 104 objetos celestes. Comparar las predicciones de clasificaci?n de cada modelo para este ejemplo concreto. Asimismo, el trabajo es llevado a cabo seg?n la siguiente metodolog?a: el marco te?rico para presentar los modelos es recogido de bibliograf?a espec?fica, siguiendo los lineamientos del modulo 5 (Machine Learning) de este m?ster; los datos utilizados son de acceso p?blico y se presentan mediante un an?lisis exploratorio inicial; los modelos son entrenados a partir de algoritmos disponibles en librer?as de R y los c?digos se presentan detallados para la reproducibilidad de los resultados obtenidos. Como resultado general de nuestro trabajo, encontramos que todos los modelos estudiados arrojan buenos ajustes (regresi?n log?stica, support vector machines, redes neuronales y ?rboles de decisi?n, entre otros), con errores de predicci?n bajos al ser evaluados con datos de validaci?n. Valorando la complejidad de los modelos y aplicando el principio de simplicidad, el modelo de regresi?n log?stica resulta preferido por su buena capacidad de predicci?n y la simpleza en implementaci?n e interpretaci?n. Los resultados obtenidos en este trabajo para la clasificaci?n de objetos del cat?logo ALHAMBRA son originales, y los modelos entrenados resultan comparables a otros estudiados con cat?logos astron?micos de las mismas caracter?sticas.