ΠΡ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΡΠ΅ΠΌ ΡΠ°ΠΉΠ»Ρ cookies Π΄Π»Ρ ΡΠ»ΡΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠ°Π±ΠΎΡΡ ΡΠ°ΠΉΡΠ° ΠΠΠ£ ΠΠ¨Π ΠΈ Π±ΠΎΠ»ΡΡΠ΅Π³ΠΎ ΡΠ΄ΠΎΠ±ΡΡΠ²Π° Π΅Π³ΠΎ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ. ΠΠΎΠ»Π΅Π΅ ΠΏΠΎΠ΄ΡΠΎΠ±Π½ΡΡ ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΡ ΠΎΠ± ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠΈ ΡΠ°ΠΉΠ»ΠΎΠ² cookies ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎ Π½Π°ΠΉΡΠΈ Π·Π΄Π΅ΡΡ, Π½Π°ΡΠΈ ΠΏΡΠ°Π²ΠΈΠ»Π° ΠΎΠ±ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠΈ ΠΏΠ΅ΡΡΠΎΠ½Π°Π»ΡΠ½ΡΡ Π΄Π°Π½Π½ΡΡ – Π·Π΄Π΅ΡΡ. ΠΡΠΎΠ΄ΠΎΠ»ΠΆΠ°Ρ ΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°ΡΡΡΡ ΡΠ°ΠΉΡΠΎΠΌ, Π²Ρ ΠΏΠΎΠ΄ΡΠ²Π΅ΡΠΆΠ΄Π°Π΅ΡΠ΅, ΡΡΠΎ Π±ΡΠ»ΠΈ ΠΏΡΠΎΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½Ρ ΠΎΠ± ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠΈ ΡΠ°ΠΉΠ»ΠΎΠ² cookies ΡΠ°ΠΉΡΠΎΠΌ ΠΠΠ£ ΠΠ¨Π ΠΈ ΡΠΎΠ³Π»Π°ΡΠ½Ρ Ρ Π½Π°ΡΠΈΠΌΠΈ ΠΏΡΠ°Π²ΠΈΠ»Π°ΠΌΠΈ ΠΎΠ±ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠΈ ΠΏΠ΅ΡΡΠΎΠ½Π°Π»ΡΠ½ΡΡ Π΄Π°Π½Π½ΡΡ . ΠΡ ΠΌΠΎΠΆΠ΅ΡΠ΅ ΠΎΡΠΊΠ»ΡΡΠΈΡΡ ΡΠ°ΠΉΠ»Ρ cookies Π² Π½Π°ΡΡΡΠΎΠΉΠΊΠ°Ρ ΠΠ°ΡΠ΅Π³ΠΎ Π±ΡΠ°ΡΠ·Π΅ΡΠ°.
One of the most challenging data analysis tasks of modern High Energy Physics experiments is the identification of particles. In this proceedings we review the new approaches used for particle identification at the LHCb experiment. Machine-Learning based techniques are used to identify the species of charged and neutral particles using several observables obtained by the LHCb sub-detectors. We show the performances of various solutions based on Neural Network and Boosted Decision Tree models.