Estudio comparativo de técnicas basadas en 'Machine Learning' para la discriminación de partículas en los detectores de materia oscura PICO

En este trabajo, se pretende realizar un estudio comparativo sobre los diferentes algoritmos de machine- learning basados en aprendizaje supervisado y evaluar su robustez frente a la discriminación de señales acústicas de calibración reales obtenidas mediante detectores de partículas. El objeto de este TFM es la revisión y comparación de distintos algoritmos de machine-learning para acústica pasiva. • Implementación de los algoritmos de interés. • Aplicación a la discriminación de señales acústicas en detectores de partículas