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。
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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。

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