論文の概要: LEP-QNN: Loan Eligibility Prediction Using Quantum Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03158v1
- Date: Wed, 04 Dec 2024 09:35:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-05 15:09:20.194882
- Title: LEP-QNN: Loan Eligibility Prediction Using Quantum Neural Networks
- Title（参考訳）: LEP-QNN:量子ニューラルネットワークを用いたローン適性予測
- Authors: Nouhaila Innan, Alberto Marchisio, Mohamed Bennai, Muhammad Shafique,
- Abstract要約: 我々は、量子ニューラルネットワーク(LEP-QNN)を用いたローン適性予測に量子機械学習(QML)を用いる新しいアプローチを提案する。
私たちの革新的なアプローチは、単一の包括的なデータセットからローンの適格性を98%の精度で予測します。
本研究は、金融予測におけるQMLの可能性を示し、QML技術の進歩のための基礎的なガイドを確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2435928520499635
- License:
- Abstract: Predicting loan eligibility with high accuracy remains a significant challenge in the finance sector. Accurate predictions enable financial institutions to make informed decisions, mitigate risks, and effectively adapt services to meet customer needs. However, the complexity and the high-dimensional nature of financial data have always posed significant challenges to achieving this level of precision. To overcome these issues, we propose a novel approach that employs Quantum Machine Learning (QML) for Loan Eligibility Prediction using Quantum Neural Networks (LEP-QNN).Our innovative approach achieves an accuracy of 98% in predicting loan eligibility from a single, comprehensive dataset. This performance boost is attributed to the strategic implementation of a dropout mechanism within the quantum circuit, aimed at minimizing overfitting and thereby improving the model's predictive reliability. In addition, our exploration of various optimizers leads to identifying the most efficient setup for our LEP-QNN framework, optimizing its performance. We also rigorously evaluate the resilience of LEP-QNN under different quantum noise scenarios, ensuring its robustness and dependability for quantum computing environments. This research showcases the potential of QML in financial predictions and establishes a foundational guide for advancing QML technologies, marking a step towards developing advanced, quantum-driven financial decision-making tools.
- Abstract（参考訳）: 高い正確性でローンの適格性を予測することは、金融セクターにとって重要な課題である。
正確な予測により、金融機関はインフォームド決定を行い、リスクを軽減し、顧客のニーズを満たすためにサービスを効果的に適応できる。
しかし、金融データの複雑さと高次元的性質は、このレベルの精度を達成する上で、常に重大な課題を提起してきた。
これらの問題を解決するために,量子ニューラルネットワーク(LEP-QNN)を用いたローン適性予測に量子機械学習(QML)を用いる新しい手法を提案する。
私たちの革新的なアプローチは、単一の包括的なデータセットからローンの適格性を98%の精度で予測します。
この性能向上は、過剰適合を最小限に抑え、モデルの予測信頼性を向上させることを目的とした、量子回路内のドロップアウト機構の戦略的実装によるものである。
さらに、様々なオプティマイザを探索することで、LEP-QNNフレームワークの最も効率的なセットアップを特定し、そのパフォーマンスを最適化します。
また、異なる量子ノイズシナリオ下でのLEP-QNNのレジリエンスを厳格に評価し、その堅牢性と量子コンピューティング環境への信頼性を確保する。
本研究は、金融予測におけるQMLの可能性を示し、QML技術の進歩のための基礎的なガイドを確立し、先進的で量子駆動型の金融意思決定ツールの開発に向けたステップを示す。
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