LAMBDA: Идентификация частиц в LHCb (командный проект)

Компания	Yandex
Учебный семестр	Осень 2017
Учебный курс	3-й курс
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 15

Что это за проект?

Получить модель идентификации частиц в данных, полученных на Большом адронном коллайдере. Тренировка будет проводиться с использованием полностью симулированных событий эксперимента LHCb, финальное тестирование пройдёт на данных, набранных в 2017 году.

Презентация: https://www.dropbox.com/s/t5sapzkq8b7uwid/HSE_3B_projects.pdf?dl=0

Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте?

командной работе над data science задачами на примере задачи из физики высоких энергий

Организация работы (Как студенты будут работать в команде?)

agile research & citizen science

Компоненеты (Из каких частей состоит проект?)

разработка алгоритма идентификации частиц мелкими нейросетями, воспроизведение бейзлайна

разработка алгоритма идентификации частиц алгоритмом градиентного бустинга

разработка алгоритма идентификации частиц глубокой нейросетью

ускорение работы моделей

разработка решения с заданными характеристиками одним из существующих методов

Проверка качества работы моделей на данных коллайдера

Какие будут использоваться технологии?

keras, xgboost, catboost,

Какие начальные требования?

основы машинного обучения

Темы вводных занятий

основы обработки данных в LHCb

Критерии оценки

TBA

Похожие проекты

http://wiki.cs.hse.ru/SHiP/OPERA_dark_matter_search_(командный_проект)

Контактная информация

• Артем Рыжиков
• Алина Денисова
• Андрей Устюжанин @anaderiRu