Introducción a Machine Learning Cuántico : [Recurso Electrónico] / Camilo Andrés Torres Torres.
Tipo de material: Archivo de ordenadorEditor: Bogotá (Colombia) : Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2018Descripción: 25 paginas. gráficosTema(s): COMPUTACIÓN CUÁNTICA | ALGORITMOS | MAQUINAS DE VECTORES DE SOPORTE | APRENDIZAJE DE MÁQUINA | TESIS Y DISERTACIONES ACADÉMICASClasificación CDD: 006.3 Recursos en línea: Haga clic para acceso en línea Nota de disertación: Tesis (Ingeniero de Sistemas ) Revisión: 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.Tipo de ítem | Ubicación actual | Signatura | Info Vol | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | Reserva de ítems |
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TRABAJOS DE GRADO | Biblioteca Jorge Álvarez Lleras Fondo general | 006.3 T693i Ts (Navegar estantería) | Ej.1 | 1 | Disponible | 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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