Machine learning in top quark physics at ATLAS and CMS
Dieses Papier bietet einen Überblick über aktuelle und zukünftige Anwendungen des maschinellen Lernens in der Top-Quark-Physik und hebt die vielfältigen Algorithmen für die Ereignisrekonstruktion und statistische Inferenz hervor, die von den ATLAS- und CMS-Kollaborationen verwendet werden.