https://wikicshse.ru/index.php?action=history&feed=atom&title=LAMBDA%3A_%D0%98%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%86_%D0%B2_LHCb_%28%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82%29 2026-06-06T18:17:35Z История изменений этой страницы в вики MediaWiki 1.45.3 https://wikicshse.ru/index.php?title=LAMBDA:_%D0%98%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%86_%D0%B2_LHCb_(%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=420&oldid=prev 2017-10-13T22:26:12Z

<p>Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru</p> <p><b>Новая страница</b></p><div>{{Карточка_командного_проекта<br /> |name=Идентификация частиц в LHCb<br /> |company=Yandex<br /> |semester=Осень 2017<br /> |course=3<br /> |number_of_students=15<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> 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. <br /> <br /> Презентация:<br /> https://www.dropbox.com/s/t5sapzkq8b7uwid/HSE_3B_projects.pdf?dl=0<br /> <br /> === Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте? ===<br /> командной работе над data science задачами на примере задачи из физики высоких энергий<br /> <br /> === Организация работы (Как студенты будут работать в команде?) ===<br /> agile research &amp; citizen science<br /> <br /> === Компоненеты (Из каких частей состоит проект?) ===<br /> разработка алгоритма идентификации частиц мелкими нейросетями, воспроизведение бейзлайна<br /> <br /> разработка алгоритма идентификации частиц алгоритмом градиентного бустинга<br /> <br /> разработка алгоритма идентификации частиц глубокой нейросетью<br /> <br /> ускорение работы моделей<br /> <br /> разработка решения с заданными характеристиками одним из существующих методов<br /> <br /> Проверка качества работы моделей на данных коллайдера<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> keras, xgboost, catboost, <br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> основы машинного обучения<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> основы обработки данных в LHCb<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> TBA<br /> <br /> === Похожие проекты ===<br /> <br /> http://wiki.cs.hse.ru/SHiP/OPERA_dark_matter_search_(командный_проект)<br /> <br /> === Контактная информация ===<br /> * Артем Рыжиков<br /> * Алина Денисова<br /> * Андрей Устюжанин [https://telegram.me/anaderiRu @anaderiRu]</div>

imported>Austyuzhanin