論文の概要: Identification and Mitigating Bias in Quantum Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19011v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 21:31:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 05:00:47.389333
• Title: Identification and Mitigating Bias in Quantum Machine Learning
• Title（参考訳）: 量子機械学習におけるバイアスの同定と緩和
• Authors: Nandhini Swaminathan, David Danks,
• Abstract要約: 本研究は、量子機械学習におけるバイアスに対する識別、診断、応答に関する研究を含む。 本稿では,3つの主要なトピックの概要を提供する。 量子機械学習に特有のバイアスは,どのように見えるか? それについて何ができるのか、すべきなのか?
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5442389863546546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As quantum machine learning (QML) emerges as a promising field at the intersection of quantum computing and artificial intelligence, it becomes crucial to address the biases and challenges that arise from the unique nature of quantum systems. This research includes work on identification, diagnosis, and response to biases in Quantum Machine Learning. This paper aims to provide an overview of three key topics: How does bias unique to Quantum Machine Learning look? Why and how can it occur? What can and should be done about it?
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)が量子コンピューティングと人工知能の交点における有望な分野として出現するにつれ、量子システムのユニークな性質から生じるバイアスや課題に対処することが重要となる。 本研究は、量子機械学習におけるバイアスに対する識別、診断、応答に関する研究を含む。 本稿では,3つの主要なトピックの概要を提供する。 量子機械学習に特有のバイアスは,どのように見えるか? なぜ、どのように起こるのか? それについて何ができるのか、すべきなのか?

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