Комментарии 2
Весьма познавательно, спасибо.
Однако, есть нюанс.
Получается, что методами машинного обучения настраивается фильтр на те события, которые мы ожидаем увидеть (вычислив их заранее по стандартной модели). Как обнаружить события, которые мы не ожидаем увидеть? Должна решаться задача кластеризации без учителя? Понятно, что в связи с колосcальными объёмами информации пытаться выявить неожиданные закономерности — задача очень ресурсоёмкая, но ведь её тоже необходимо решать.
Что скажете?
Однако, есть нюанс.
Чтобы получить данные для классификатора и построить модель машинного обучения, используют разного рода симуляторы. Они пишутся, строятся и настраиваются специальной группой физиков. Симуляторы позволяют сгенерировать события в количестве, достаточном для того, чтобы научиться отличать сигнал от фона.
Получается, что методами машинного обучения настраивается фильтр на те события, которые мы ожидаем увидеть (вычислив их заранее по стандартной модели). Как обнаружить события, которые мы не ожидаем увидеть? Должна решаться задача кластеризации без учителя? Понятно, что в связи с колосcальными объёмами информации пытаться выявить неожиданные закономерности — задача очень ресурсоёмкая, но ведь её тоже необходимо решать.
Что скажете?
какие забавные ROC кривые )
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Машинное обучение — микроскоп современного ученого. Зачем ЦЕРНу технологии Яндекса