Исправление kto_tama, (текущая версия) :
CatBoost успел найти себе применение и в рамках сотрудничества с Европейской организацией по ядерным исследованиям. В БАК работает детектор LHCb, используемый для исследования асимметрии материи и антиматерии во взаимодействиях тяжёлых кварков. Чтобы точно отслеживать разные частицы, регистрируемые в эксперименте, в детекторе существуют несколько специфических частей, каждая из которых определяет специальные свойства частиц. Наиболее сложной задачей при этом является объединение информации с различных частей детектора в максимально точное, агрегированное знание о частице. Здесь и приходит на помощь машинное обучение. Используя для комбинирования данных CatBoost, учёным удалось добиться улучшения качественных характеристик финального решения. Результаты CatBoost оказались лучше результатов, получаемых с использованием других методов.
Исходная версия kto_tama, :
CatBoost успел найти себе применение и в рамках сотрудничества с Европейской организацией по ядерным исследованиям. В БАК работает детектор LHCb, используемый для исследования асимметрии материи и антиматерии во взаимодействиях тяжёлых прелестных кварков. Чтобы точно отслеживать разные частицы, регистрируемые в эксперименте, в детекторе существуют несколько специфических частей, каждая из которых определяет специальные свойства частиц. Наиболее сложной задачей при этом является объединение информации с различных частей детектора в максимально точное, агрегированное знание о частице. Здесь и приходит на помощь машинное обучение. Используя для комбинирования данных CatBoost, учёным удалось добиться улучшения качественных характеристик финального решения. Результаты CatBoost оказались лучше результатов, получаемых с использованием других методов.