Сравнительный анализ методов машинного обучения на примере задачи определения мюонного распада

Применение алгоритмов машинного обучения для анализа статистических моделей имеет достаточно длинную историю. Развитие компьютерной техники дало этим алгоритмам новое дыхание. Особенно громкую известность получило такое направление машинного обучения, как глубинное обучение. Однако авторы полагают, что многие исследователи пытаются использовать методы глубинного обучения за пределами их применимости. Этому способствуют как широкая распространённость программных комплексов, реализующих алгоритмы глубинного обучения, так и кажущаяся простота исследования. Всё это стало побудительным мотивом для проведения сравнения алгоритмов глубинного обучения и классических алгоритмов машинного обучения. В качестве задачи был выбран эксперимент на Большом адронном коллайдере, поскольку авторы знакомы с данной научной областью, а также потому, что данные эксперимента доступны публично. В статье проводится сравнение различных алгоритмов машинного обучения применительно к задаче распознания реакции распада

Comparative analysis of machine learning methods by the example of the problem of determining muon decay

The history of using machine learning algorithms to analyze statistical models is quite long. The development of computer technology has given these algorithms a new breath. Nowadays deep learning is mainstream and most popular area in machine learning. However, the authors believe that many researchers are trying to use deep learning methods beyond their applicability. This happens because of the widespread availability of software systems that implement deep learning algorithms, and the apparent simplicity of research. All this motivate the authors to compare deep learning algorithms and classical machine learning algorithms. The Large Hadron Collider experiment is chosen for this task, because the authors are familiar with this scientific field, and also because the experiment data is open source. The article compares various machine learning algorithms in relation to the problem of recognizing the decay reaction