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Introducción a Machine Learning Cuántico : [Recurso Electrónico] / Camilo Andrés Torres Torres.

By: Torres Torres, Camilo Andrés.
Contributor(s): Benavides Navarro, Luis Daniel [dir.].
Material type: materialTypeLabelComputer filePublisher: Bogotá (Colombia) : Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2018Description: 25 p. : gráf.Subject(s): COMPUTACIÓN CUÁNTICA | ALGORITMOS | MAQUINAS DE VECTORES DE SOPORTE | APRENDIZAJE DE MÁQUINA | TESIS Y DISERTACIONES ACADÉMICASDDC classification: 006.3 Online resources: Click here to access online Dissertation note: Tesis (Ingeniero de Sistemas ) Review: 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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TRABAJOS DE GRADO TRABAJOS DE GRADO Biblioteca Jorge Álvarez Lleras
Fondo general
006.3 T693i Ts (Browse shelf) Ej.1 1 Available D001346
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Tesis (Ingeniero de Sistemas )

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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