Date/Time: Thu Mar 19 2026 at 14:00<br/><br/>Location: Auditorium / Zoom<br/><br/>Speaker: Ian Bentley (Florida Polytechnic University)<br/><br/>Title: Using Binding Energies to Gain Insights on Machine Learning<br/><br/>Abstract: Nuclear binding energies provide an excellent testing ground for developing machine learning regression models. The moderately sized data set of about 2500 accurately measured values and the well studied behavior allow for training and test sets to be set up and appropriate physical features to be utilized.
Neural networks, kernel-based approaches, such as support vector machines, and gaussian process regression, and even ensembled tree-based approaches have seemingly matched and potentially surpassed the accuracy of prior models. This talk will discuss observed behavior among these approaches when used to model binding energy residuals. A composite model which predicts the Atomic Mass Evaluation 2020  for N>7, and Z>7 with a standard deviation of less 100 keV will also be discussed.     
**********     
Zoom: https://uvic.zoom.us/j/83875570623?pwd=kQKlwDCfScrIu0J5TunWqnho0jNRg8.1     ********** 
Meeting ID: 838 7557 0623     
********** 
Password: TRColloq<br/><br/>Light refreshments served 15 minutes before<br/><br/>______________________________<br/><br/>Detailed information available can  be found at <a href='https://www.triumf.ca/research-program/lectures-conferences/upcoming-seminars-lectures'>https://www.triumf.ca/research-program/lectures-conferences/upcoming-seminars-lectures</a> <br/><br/>