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Una revisión sobre el aprendizaje automático:

Para experimentos con neutrinos

Los experimentos con neutrinos estudian las partículas menos conocidas del Modelo Estándar observando sus interacciones directas con la materia o buscando señales ultra raras. El estudio de los neutrinos suele requerir superar grandes fondos, señales elusivas y estadísticas pequeñas. En este seminario expondré cómo se han utilizado las herramientas de aprendizaje automático más avanzadas para resolver tareas de análisis, lo que ha tenido importantes repercusiones en estos retos de los experimentos con neutrinos. También presentaré una serie de obstáculos, tanto humanos como computacionales, en la aplicación de estas técnicas. Por último, discutiré los retos que aún existen en la aplicación de estas técnicas y cómo son críticos para su utilización adecuada y beneficiosa para las aplicaciones de la física.

Detalles:

Expositor:

Karl Thomas Warburton

Fecha:

12 de noviembre de 2020

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Una revisión sobre el aprendizaje automático

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