Introducción a Machine Learning Cuántico

En este documento se explorará cómo algunos algoritmos de aprendizaje de máquina pueden ser mejorados, cuadrática y exponencialmente, gracias a la computación cuántica. Se hace una breve introducción al mundo de los datos y por qué es importante realizar un procesamiento adecuado de los mismos, y dando las bases tanto del aprendizaje de máquina como de la computación cuántica, se describirá y se mostrará la implementación en un simulador cuántico, de un algoritmo de maquina de vectores de soporte (SVM), capaz de reconocer y clasificar imágenes de los dígitos 6 y 9, desarrollado e implementado físicamente por Zhaokai Li, Xiaomei Liu, Nanyang Xu, Jiangfeng Du, en la Universidad de Ciencia y Tecnología de China, Hefei, demostrando cómo se puede tener una mejora exponencial en complejidad temporal con respecto a su contraparte clásica.

• Autores: Torres Torres, Camilo Andrés
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
• Repositorio: Repositorio Institucional ECI
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/900
• Acceso en línea: https://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=21735; https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/900
• Palabra clave: Computación Cuántica; Aprendizaje de Máquina; Maquina de Vectores de Soporte; Algoritmos; Quantum Computing; Machine Learning; Support Vector Machines
• Rights: openAccess
• License: Derechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito