Volver
Academic · Data Science · Physics
Dispersión Rayos X
PythonPhysicsData Analysis
Calibración de espectros de dispersión de rayos X mediante regresión y técnicas de machine learning — competición Codabench con enfoque físico-computacional.
About
Este proyecto se centró en la calibración automática de espectros de dispersión de rayos X usando técnicas de machine learning, un problema con aplicaciones directas en física de partículas e imagen médica.
El reto consistía en predecir los parámetros de dispersión a partir de los espectros observados, requiriendo un pipeline de preprocesamiento especializado para señales físicas y modelos de regresión robustos.
Parte de la competición Codabench con 150 participantes, donde se alcanzó el top 22 del ranking global.
Highlights
- Regresión sobre espectros de dispersión XRay
- Calibración de parámetros de dispersión espectral
- Preprocesamiento de señales físicas con filtrado adaptativo
- Modelos de regresión regularizada (Ridge, Lasso, ElasticNet)
- Validación cruzada con métricas específicas de calibración
- Top 22 / 150 en la competición Codabench