論文の概要: A Brief Review of Quantum Machine Learning for Financial Services
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12618v1
- Date: Wed, 17 Jul 2024 14:44:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 16:45:33.224943
- Title: A Brief Review of Quantum Machine Learning for Financial Services
- Title（参考訳）: 金融サービスにおける量子機械学習の概観
- Authors: Mina Doosti, Petros Wallden, Conor Brian Hamill, Robert Hankache, Oliver Thomson Brown, Chris Heunen,
- Abstract要約: 本稿では,ファイナンスに応用可能な量子機械学習における最先端のアルゴリズムと技術について検討する。
検討される金融アプリケーションには、リスク管理、クレジットスコアリング、不正検出、株価予測が含まれる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This review paper examines state-of-the-art algorithms and techniques in quantum machine learning with potential applications in finance. We discuss QML techniques in supervised learning tasks, such as Quantum Variational Classifiers, Quantum Kernel Estimation, and Quantum Neural Networks (QNNs), along with quantum generative AI techniques like Quantum Transformers and Quantum Graph Neural Networks (QGNNs). The financial applications considered include risk management, credit scoring, fraud detection, and stock price prediction. We also provide an overview of the challenges, potential, and limitations of QML, both in these specific areas and more broadly across the field. We hope that this can serve as a quick guide for data scientists, professionals in the financial sector, and enthusiasts in this area to understand why quantum computing and QML in particular could be interesting to explore in their field of expertise.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ファイナンスに応用可能な量子機械学習における最先端のアルゴリズムと技術について検討する。
本稿では、量子変分法、量子カーネル推定、量子ニューラルネットワーク(QNN)などの教師あり学習タスクにおけるQML技術と、量子変換器や量子グラフニューラルネットワーク(QGNN)のような量子生成AI技術について議論する。
検討される金融アプリケーションには、リスク管理、クレジットスコアリング、不正検出、株価予測が含まれる。
また,QMLの課題,可能性,限界についても概説する。
これは、データサイエンティスト、金融分野の専門家、そしてこの分野の熱心な人たちにとって、量子コンピューティングとQMLが専門分野の探求に興味深い理由を理解するための簡単なガイドになることを期待している。
関連論文リスト
- Quantum Multiple Kernel Learning in Financial Classification Tasks [2.8564636890651607]
本稿では,量子多重カーネル学習(QMKL)手法を提案する。
誤差緩和パイプラインを用いて量子ハードウェア上でQMKLを示すとともに、大きな量子ビット状態におけるQMKLの利点を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-01T00:18:43Z) - Implementing Quantum Generative Adversarial Network (qGAN) and QCBM in
Finance [0.0]
量子コンピュータは今日、薬物発見、物質と分子モデリング、ファイナンスで使われている。
ファイナンスにおける量子機械学習(QML)の適用について、今後の活発な研究分野について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-15T14:21:16Z) - Towards Quantum Federated Learning [64.87496003036999]
量子フェデレートラーニング(Quantum Federated Learning)は、学習プロセスにおけるプライバシ、セキュリティ、効率性の向上を目的とする。
我々は、QFLの原則、技術、および新しい応用について、包括的に理解することを目指している。
QFLの分野が進むにつれ、様々な産業でさらなるブレークスルーや応用が期待できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-16T15:40:21Z) - Challenges and Opportunities in Quantum Machine Learning [2.5671549335906367]
量子機械学習(QML)は、特に量子データに対して、データ分析を加速する可能性がある。
ここでは、QMLの現在の方法と応用について概観する。
量子ニューラルネットワークと量子ディープラーニングに焦点をあてて、量子と古典的な機械学習の違いを強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-16T17:10:39Z) - Quantum Machine Learning: from physics to software engineering [58.720142291102135]
古典的な機械学習アプローチが量子コンピュータの設備改善にどのように役立つかを示す。
量子アルゴリズムと量子コンピュータは、古典的な機械学習タスクを解くのにどのように役立つかについて議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-04T23:37:45Z) - QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional
Networks [124.7972093110732]
本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。
現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。
我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-09T21:43:16Z) - Quantum Finance: a tutorial on quantum computing applied to the
financial market [0.7388859384645263]
本稿では、有望な量子アルゴリズムと金融市場問題への応用に焦点を当て、量子コンピューティングの基礎に焦点を当てる。
関連する主要な概念だけでなく、ブラジル証券取引所で利用可能な金融資産に関する単純な実践例についても、古典的および量子的両方のコードで、Jupyter Notebookとして自由に利用可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-08T19:37:27Z) - Recent Advances for Quantum Neural Networks in Generative Learning [98.88205308106778]
量子生成学習モデル(QGLM)は、古典的な学習モデルを上回る可能性がある。
機械学習の観点からQGLMの現状を概観する。
従来の機械学習タスクと量子物理学の両方におけるQGLMの潜在的な応用について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-07T07:32:57Z) - Theory of Quantum Generative Learning Models with Maximum Mean
Discrepancy [67.02951777522547]
量子回路ボルンマシン(QCBM)と量子生成逆ネットワーク(QGAN)の学習可能性について検討する。
まず、QCBMの一般化能力を解析し、量子デバイスがターゲット分布に直接アクセスできる際の優位性を同定する。
次に、QGANの一般化誤差境界が、採用されるAnsatz、クォーディットの数、入力状態に依存することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-10T08:05:59Z) - Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。
本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-30T12:19:27Z) - Quantum Computing for Finance: State of the Art and Future Prospects [8.77758485723332]
本稿では、金融問題に対する量子コンピューティングの適用性、現状、および可能性に関する私たちの視点を概説する。
シミュレーションや最適化,マシンラーニング問題など,金融サービスで発生する特定のアプリケーションに対する,詳細な量子アルゴリズムについて説明する。
さらに、IBM Quantumバックエンドにおける量子アルゴリズムのデモンストレーションを含め、金融サービスにおける問題に対する量子アルゴリズムの潜在的なメリットについて議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-25T16:02:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。