Introducción a Machine Learning Cuántico
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Torres Torres, Camilo Andrés | 2018
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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