Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/32183
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Юдин Иван Павлович | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Udin Ivan Pavlovic | en_GB |
dc.contributor.author | Крушиневский Евгений Александрович | ru_RU |
dc.contributor.author | Krusinevskij Evgenij Aleksandrovic | en_GB |
dc.contributor.editor | Андрианов Сергей Николаевич | ru_RU |
dc.contributor.editor | Andrianov Sergej Nikolaevic | en_GB |
dc.date.accessioned | 2021-08-07T09:10:48Z | - |
dc.date.available | 2021-08-07T09:10:48Z | - |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.other | 016226 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/32183 | - |
dc.description.abstract | Современные исследования в физике элементарных частиц являются дорогостоящими, ресурсоемкими и высокотехнологичными процессами. Проведение подобных исследований в настоящее время сильно зависит от методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных. В данной работе продемонстрировано применение таких методов машинного обучения, как градиентный и адаптивный бустинг, в решении задачи классификации частиц, и Байесовская оптимизация с Гауссовскими процессами для оптимизации строения детектора. | ru_RU |
dc.description.abstract | Modern research in particle physics is an expensive, resource-intensive and high-tech process. Such research is dependent on machine learning and data science. In this thesis, such machine learning methods as gradient boosting and adaptive boosting are used for the particle classification problem. The Bayesian optimization with Gaussian processes is used for the detector structure optimization. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | физика высоких энергий | ru_RU |
dc.subject | ускорительная физика | ru_RU |
dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
dc.subject | интеллектуальный анализ данных | ru_RU |
dc.subject | моделирование | ru_RU |
dc.subject | high energy physics | en_GB |
dc.subject | accelerator physics | en_GB |
dc.subject | machine learning | en_GB |
dc.subject | data science | en_GB |
dc.subject | modeling | en_GB |
dc.title | Data science and machine learning applied to accelerator physics problems | en_GB |
dc.title.alternative | Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение в задачах ускорительной физики | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | DOCTORAL STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
VKR_Krusinevskij.pdf | Article | 1,41 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Otzyv_Krusinevskij_angl.pdf | ReviewSV | 106,31 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Otzyv_Krusinevskij.pdf | ReviewSV | 204,37 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.