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 da...
- 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
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- openAccess
- License
- Derechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
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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. |
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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.In this paper we will explore how some machine learning algorithms can be improved, quadratically and exponentially, thanks to quantum computing. There is a brief introduction to the world of data and why it is important to perform an adequate processing of them, and laying the foundations for both machine learning and quantum computing, the implementation of a support vector machine algorithm (SVM) in a quantum simulator will be described and shown, capable of recognizing and classifying images of digits 6 and 9, developed and implemented physically by Zhaokai Li, Xiaomei Liu, Nanyang Xu, Jiangfeng Du, at the University of Science and Technology from China, Hefei, demonstrating how one can have an exponential improvement in temporal complexity with respect to its classical counterpart.PregradoIngeniero(a) de Sistemasapplication/pdfspaEscuela Colombiana de Ingeniería Julio GaravitoIngeniería de SistemasDerechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavitohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Computación CuánticaAprendizaje de MáquinaMaquina de Vectores de SoporteAlgoritmosQuantum ComputingMachine LearningSupport Vector MachinesIntroducción a Machine Learning CuánticoIntroduction to Quantum Machine LearningTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINALTorres Torres, Camilo Andrés - 2018.pdfDescripción e implementación del algoritmo cuántico de SVM.application/pdf477001https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/900/1/Torres%20Torres%2c%20Camilo%20Andr%c3%a9s%20-%202018.pdf34bae0fb2a6670aaa47f91892bbabe79MD51open accessAutorización.pdfAutorización por parte del director del proyectoapplication/pdf530384https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/900/2/Autorizaci%c3%b3n.pdfa7486e08ab18241a10543fc1e2c20492MD52metadata only accessLICENSElicense.txttext/plain1881https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/900/3/license.txt5a7ca94c2e5326ee169f979d71d0f06eMD53open accessTEXTTorres Torres, Camilo Andrés - 2018.pdf.txtTorres Torres, Camilo Andrés - 2018.pdf.txtExtracted texttext/plain47892https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/900/6/Torres%20Torres%2c%20Camilo%20Andr%c3%a9s%20-%202018.pdf.txt996103eab77772852e119abd3d204eadMD56open accessAutorización.pdf.txtAutorización.pdf.txtExtracted texttext/plain2https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/900/8/Autorizaci%c3%b3n.pdf.txte1c06d85ae7b8b032bef47e42e4c08f9MD58metadata only accessTHUMBNAILTorres Torres, Camilo Andrés - 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