論文の概要: Bringing Quantum Algorithms to Automated Machine Learning: A Systematic
Review of AutoML Frameworks Regarding Extensibility for QML Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04238v1
- Date: Fri, 6 Oct 2023 13:21:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-09 16:18:40.752873
- Title: Bringing Quantum Algorithms to Automated Machine Learning: A Systematic
Review of AutoML Frameworks Regarding Extensibility for QML Algorithms
- Title（参考訳）: 量子アルゴリズムを機械学習に導入する - QMLアルゴリズムの拡張性に関するAutoMLフレームワークの体系的レビュー
- Authors: Dennis Klau, Marc Z\"oller, Christian Tutschku
- Abstract要約: 本稿では、量子機械学習(QML)アルゴリズムを組み込む能力について、既存のAutoMLフレームワークの選択アプローチと分析について述べる。
そのため、利用可能なオープンソースツールは市場概要に集約され、適切なフレームワークは、マルチフェーズのマルチ基準アプローチで体系的に選択されます。
ハードウェアおよびソフトウェア制約に対するQC固有のパイプラインステップと決定特性を備えた拡張型量子機械学習(AutoQML)フレームワークを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4469725791865982
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This work describes the selection approach and analysis of existing AutoML
frameworks regarding their capability of a) incorporating Quantum Machine
Learning (QML) algorithms into this automated solving approach of the AutoML
framing and b) solving a set of industrial use-cases with different ML problem
types by benchmarking their most important characteristics. For that, available
open-source tools are condensed into a market overview and suitable frameworks
are systematically selected on a multi-phase, multi-criteria approach. This is
done by considering software selection approaches, as well as in terms of the
technical perspective of AutoML. The requirements for the framework selection
are divided into hard and soft criteria regarding their software and ML
attributes. Additionally, a classification of AutoML frameworks is made into
high- and low-level types, inspired by the findings of. Finally, we select Ray
and AutoGluon as the suitable low- and high-level frameworks respectively, as
they fulfil all requirements sufficiently and received the best evaluation
feedback during the use-case study. Based on those findings, we build an
extended Automated Quantum Machine Learning (AutoQML) framework with
QC-specific pipeline steps and decision characteristics for hardware and
software constraints.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、既存のautomlフレームワークの能力に関する選択アプローチと分析について述べる。
a) 量子機械学習(QML)アルゴリズムをオートMLフレーミングのこの自動解法アプローチに統合し、
b)ML問題の種類が異なる産業用ユースケースの集合を,その最も重要な特徴をベンチマークすることで解決する。
そのため、利用可能なオープンソースツールは市場概要に集約され、適切なフレームワークはマルチフェーズのマルチ基準アプローチで体系的に選択されます。
これはAutoMLの技術的観点と同様に、ソフトウェア選択アプローチを考慮することで実現される。
フレームワーク選択の要件は、ソフトウェアとML属性に関するハードとソフトの基準に分けられる。
さらに、AutoMLフレームワークの分類は、発見に触発されて、ハイレベルとローレベルに分類される。
最後に,すべての要件を十分に満たし,ユースケース研究において最高の評価フィードバックを得たため,適切な低レベル・高レベルフレームワークとしてrayとautogluonを選択した。
これらの結果に基づいて,QC固有のパイプラインステップとハードウェアおよびソフトウェア制約に対する決定特性を備えた拡張型量子機械学習(AutoQML)フレームワークを構築した。
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