Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning and Quantum Intelligence for Health Data Scenarios

論文の概要: Machine Learning and Quantum Intelligence for Health Data Scenarios

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21339v1
Date: Mon, 28 Oct 2024 01:04:43 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-30 13:40:14.481588
Title: Machine Learning and Quantum Intelligence for Health Data Scenarios
Title（参考訳）: 医療データシナリオのための機械学習と量子インテリジェンス
Authors: Sanjeev Naguleswaran,
Abstract要約: 従来の機械学習アルゴリズムは、高次元または限られた品質のデータセットでしばしば課題に直面している。量子機械学習は、重ね合わせや絡み合いなどの量子特性を活用し、パターン認識と分類を強化する。本稿では、QMLの医療への応用について検討し、心疾患予測とCOVID-19検出のための量子カーネル法とハイブリッド量子古典的ネットワークに焦点を当てた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: The advent of quantum computing has opened new possibilities in data science, offering unique capabilities for addressing complex, data-intensive problems. Traditional machine learning algorithms often face challenges in high-dimensional or limited-quality datasets, which are common in healthcare. Quantum Machine Learning leverages quantum properties, such as superposition and entanglement, to enhance pattern recognition and classification, potentially surpassing classical approaches. This paper explores QML's application in healthcare, focusing on quantum kernel methods and hybrid quantum-classical networks for heart disease prediction and COVID-19 detection, assessing their feasibility and performance.
Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの出現は、データサイエンスの新たな可能性を開き、複雑でデータ集約的な問題に対処するユニークな機能を提供する。従来の機械学習アルゴリズムは、医療で一般的な高次元または限定的なデータセットにおいて、しばしば課題に直面している。量子機械学習は、重ね合わせや絡み合いなどの量子特性を活用し、パターン認識と分類を強化し、古典的なアプローチを超越する可能性がある。本稿では、QMLの医療への応用について検討し、心臓疾患の予測とCOVID-19検出のための量子カーネル法とハイブリッド量子古典的ネットワークに注目し、その実現可能性と性能を評価する。

関連論文リスト

Comprehensive Survey of QML: From Data Analysis to Algorithmic Advancements [2.5686697584463025]
量子機械学習(Quantum Machine Learning)は、量子コンピューティングと機械学習の交差点におけるパラダイムシフトである。この分野は、ハードウェアの制約、ノイズ、量子ビットコヒーレンス(英語版)の制限など、重大な課題に直面している。この調査は、実用的な実世界のアプリケーションに向けて量子機械学習を進めるための基盤となるリソースを提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-16T13:25:49Z)
Quantum Bayesian Networks for Machine Learning in Oil-Spill Detection [3.9554540293311864]
本稿では、量子ベイズネットワーク(QBN)を用いて、不均衡なデータセットを分類する新しいベイズアプローチを提案する。量子拡張を古典的な機械学習アーキテクチャに統合するという課題を効果的に解決する。本研究は, 異常の検出・分類において重要な進歩を示し, より効果的かつ正確な環境モニタリング・管理に寄与している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-24T15:44:26Z)
Empirical Quantum Advantage Analysis of Quantum Kernel in Gene Expression Data [0.0]
量子優位性が達成可能な適切なデータセットを見つけることや、古典的および量子的手法によって選択された特徴の関連性を評価することなど、制約に重点を置いている。生理的行動と疾患の感受性の制御において遺伝的変異が重要な役割を担った遺伝子発現データセットを実験的に選択した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-11T15:34:53Z)
Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
Exploring Quantum-Enhanced Machine Learning for Computer Vision: Applications and Insights on Noisy Intermediate-Scale Quantum Devices [0.0]
本研究では,量子コンピューティングと機械学習(ML)の交わりについて検討する。小型量子デバイスにおけるデータ再ロード方式やGAN(Generative Adversarial Networks)モデルなどのハイブリッド量子古典アルゴリズムの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-01T20:55:03Z)
Statistical Complexity of Quantum Learning [32.48879688084909]
本稿では,情報理論を用いた量子学習の複雑さについて概説する。データ複雑性、コピー複雑性、モデルの複雑さに重点を置いています。我々は、教師なし学習と教師なし学習の両方に対処することで、量子学習と古典学習の違いを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-20T20:04:05Z)
ShadowNet for Data-Centric Quantum System Learning [188.683909185536]
本稿では,ニューラルネットワークプロトコルと古典的シャドウの強みを組み合わせたデータ中心学習パラダイムを提案する。ニューラルネットワークの一般化力に基づいて、このパラダイムはオフラインでトレーニングされ、これまで目に見えないシステムを予測できる。量子状態トモグラフィーおよび直接忠実度推定タスクにおいて、我々のパラダイムのインスタンス化を示し、60量子ビットまでの数値解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-22T09:11:53Z)
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)
A didactic approach to quantum machine learning with a single qubit [68.8204255655161]
我々は、データ再ロード技術を用いて、単一のキュービットで学習するケースに焦点を当てる。我々は、Qiskit量子コンピューティングSDKを用いて、おもちゃと現実世界のデータセットに異なる定式化を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-23T18:25:32Z)
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)
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)

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。