dor_id: 4124851

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Figuras: Revista Académica de Investigación", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Crossref, Red Iberoamericana de Innovación y Conocimiento Científico (REDIB); Dialnet, Directorio de Recursos Científicos y Universitarios en acceso abierto (ROAD)

561.#.#.u: https://www.acatlan.unam.mx/

650.#.4.x: Multidisciplina

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Investigación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: https://revistafiguras.acatlan.unam.mx/index.php/figuras

351.#.#.b: Figuras: Revista Académica de Investigación

351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/

883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural

883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: https://revistafiguras.acatlan.unam.mx/index.php/figuras/article/view/121/178

100.1.#.a: Oropeza-barrera, Cristina

524.#.#.a: Oropeza-barrera, Cristina (2020). Uso de técnicas de Machine Learning en el experimento CMS. FIGURAS REVISTA ACADÉMICA DE INVESTIGACIÓN; Vol. 1 Núm. 3, 2020; 77-82. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4124851

245.1.0.a: Uso de técnicas de Machine Learning en el experimento CMS

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Facultad de Estudios Superiores Acatlán, UNAM

264.#.0.c: 2020

264.#.1.c: 2020-07-01

653.#.#.a: Machine Learning; física experimental de partículas; Large Hadron Collider; Compact Muon Solenoid experiment; aprendizaje automatizado; Machine Learning; Experimental Particle Physics; Large Hadron Collider; Compact Muon Solenoid experiment; Automated Machine Learning

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-SA 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico revistafiguras@acatlan.unam.mx

884.#.#.k: https://revistafiguras.acatlan.unam.mx/index.php/figuras/article/view/121

001.#.#.#: 062.oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/121

041.#.7.h: spa

520.3.#.a: La física experimental de partículas se encuentra en una era dorada llena de retos tecnológicos. Para superarlos, las grandes colaboraciones del LHC (Large Hadron Collider) han implementado técnicas de Machine Learning en sus operaciones con resultados impresionantes. En este documento se resumen algunas de las aplicaciones principales del aprendizaje automatizado, en particular de las redes neuronales artificiales, en el experimento CMS (Compact Muon Solenoid). Además, se resalta la importancia del trabajo colaborativo e interdisciplinario para la correcta implementación e interpretación de estas técnicas de análisis. El objetivo del presente trabajo consiste en despertar el interés por estos temas entre los miembros de las comunidades de física de partículas y ciencias de la computación, con elfin de ampliar las posibilidades de trabajos de investigación conjuntos.

773.1.#.t: FIGURAS REVISTA ACADÉMICA DE INVESTIGACIÓN; Vol. 1 Núm. 3 (2020); 77-82

773.1.#.o: https://revistafiguras.acatlan.unam.mx/index.php/figuras

022.#.#.a: ISSN electrónico: 2683-2917

310.#.#.a: Cuatrimestral

300.#.#.a: Páginas: 77-82

264.#.1.b: Facultad de Estudios Superiores Acatlán, UNAM

doi: https://doi.org/10.22201/fesa.figuras.2020.1.3.121

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856.#.0.q: application/pdf

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245.1.0.b: Use of Machine Learning techniques in the CMS experiment

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