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En este trabajo vamos a implementar diferentes técnicas del Machine Learning en el campo del electromagnetismo, más en concreto, al estudio de resonancias electromagnéticas a través de estructuras nanométricas en una superficie metálica.Primero desarrollaremos las ecuaciones usadas en modelo teórico y las implementaremos en código. Luego, generaremos un conjunto de datos para entrenar una red neuronal y predecir las propiedades de la luz incidiendo sobre una superficie con una estructura periódica determinada. Una vez entrenada la red, analizaremos cómo afecta la variación de los hiperparámetros a su rendimiento. Además, utilizaremos las propiedades de las redes neuronales para comprender las simetrías del sistema. Finalmente, estudiaremos la aplicación de una estructura de red neuronal llamada autoencoder para caracterizar conjuntos de datos no etiquetados. |
