title: Data science and machine learning applied to accelerator physics problems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Юдин Иван Павлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Udin Ivan Pavlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Крушиневский Евгений Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Krusinevskij Evgenij Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Андрианов Сергей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Andrianov Sergej Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:10:48Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:10:48Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 016226
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32183
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: физика высоких энергий
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ускорительная физика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: интеллектуальный анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: моделирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: high energy physics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: accelerator physics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data science
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: modeling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Data science and machine learning applied to accelerator physics problems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение в задачах ускорительной физики
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Krusinevskij.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32183/1/VKR_Krusinevskij.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,41 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Krusinevskij_angl.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32183/2/reviewSV_Otzyv_Krusinevskij_angl.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 106,31 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Krusinevskij.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32183/3/reviewSV_Otzyv_Krusinevskij.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 204,37 kB