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希格斯玻色子机器学习挑战在Kaggle

由欧洲核子研究组织ATLAS实验赞助的Kaggle竞赛正在进行中,以探索先进的机器学习方法在检测希格斯玻色子方面的潜力。

HiggsML挑战赛于5月12日开始,一直持续到9月15日。已经有658个团队(总计701人)参加了比赛,但是还有很多时间可以参加这场有趣的主题竞赛,HEP(高能物理)与ML(机器学习)相遇。

为了做出有效的贡献,不需要粒子物理学的知识;相反,您需要掌握分类和统计方法。

ATLAS是位于欧洲核子研究组织(CERN)的大型强子对撞机的粒子物理实验场,它利用极高能量的质子的正面碰撞来寻找新的粒子和过程。最近它观察到希格斯玻色子衰减成两个tau粒子的信号,但是这种衰减是掩盖在背景噪声中的一个小信号。这个挑战想“使用先进的机器学习方法将模拟数据中的事件分类为希格斯玻色子的tau tau衰减”相对于“背景”来“提高实验的发现意义”。

提供的数据包括:

training.csv-包含ID0000列,30个特征列,权重列和标签列的250000个事件的训练集test.csv-具有ID列和30个特征列的550000个事件的测试集

参与者还以所需的格式提供了示例提交文件,并使用Python脚本tp计算了比赛评估指标。可用的其他软件包括MultiBoost基准测试脚本和Go入门套件。

竞赛规则适用于Kaggle。其中包括最多4名成员的团队规模,并且只能通过单个Kaggle帐户提交。

卡格勒

参赛者每天最多可以提交5份参赛作品,并维护公共排行榜。这是根据约18%的测试数据计算得出的。最终结果将以其他82%为依据,参赛者最多可以选择2个最终作品进行评审。现金奖$ 7,000; $ 4,000;并向私人排行榜的前三名奖励2,000美元。

根据组委会ATLAS协作成员的判断,还将创建一个HEP符合ML奖,该团队将创建对ATLAS实验最有用的模型。

这样的模型不一定在排行榜上表现最佳,而是可以优化准确性,显示方法的简单性和直接性,具有合理的性能要求(CPU和内存要求)以及针对缺乏训练统计信息的鲁棒性的模型。 。获胜的团队将被邀请与欧洲核子研究组织的ATLAS合作物理学家会面,最高可获得2700美元的差旅费。

竞赛中表现出色的人也可能会为蒙特利尔的NIPS研讨会做出贡献。为了符合条件,参赛队必须在比赛截止日期之前提交其模型(代码,以及有关其背后原理的合理详细信息)。

Kaghiggssq

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