Применение методов машинного обучения для разделения событий в эксперименте BAIKAL-GVD (А. Мацейко)

Альберт Мацейко Применение методов машинного обучения для разделения событий, вызванных мюонами и нейтрино, в эксперименте BAIKAL-GVD Целью работы является создание осванных на нейронных сетях методах для решения задач обработки больших данных нейтринного телескопа Baikal-GVD. Ставится задача разделения мюонной и нейтринной компоненты космического излучения с помощью нейронных сетей на МК данных. Разработанные методы позволяют выделить событие, индуцированное нейтрино, на фоне порядка 10^6 событий, инициированных мюонами. Также поставлена и решена задача оценки с минимальной ошибкой числа нейтрино в наборе данных.