論文の概要: Comparative Performance Analysis of Quantum Machine Learning Architectures for Credit Card Fraud Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19441v2
• Date: Fri, 03 Jan 2025 03:36:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:10:08.554095
• Title: Comparative Performance Analysis of Quantum Machine Learning Architectures for Credit Card Fraud Detection
• Title（参考訳）: クレジットカード不正検出のための量子機械学習アーキテクチャの比較解析
• Authors: Mansour El Alami, Nouhaila Innan, Muhammad Shafique, Mohamed Bennai,
• Abstract要約: 本研究では3つのQML分類器の性能に異なる量子特徴写像とアンザッツ構成がどう影響するかを検討する。 VQCは引き続き強力な分類結果を示し、F1スコアは0.88であり、SQNNも有望な結果をもたらす。 対照的に、EQNNは、非標準化されたデータによってもたらされる課題を強調しながら、堅牢な結果を生み出すのに苦労している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5418331252013897
• License:
• Abstract: As financial fraud becomes increasingly complex, effective detection methods are essential. Quantum Machine Learning (QML) introduces certain capabilities that may enhance both accuracy and efficiency in this area. This study examines how different quantum feature map and ansatz configurations affect the performance of three QML-based classifiers-the Variational Quantum Classifier (VQC), the Sampler Quantum Neural Network (SQNN), and the Estimator Quantum Neural Network (EQNN)-when applied to two non-standardized financial fraud datasets. Different quantum feature map and ansatz configurations are evaluated, revealing distinct performance patterns. The VQC consistently demonstrates strong classification results, achieving an F1 score of 0.88, while the SQNN also delivers promising outcomes. In contrast, the EQNN struggles to produce robust results, emphasizing the challenges presented by non-standardized data. These findings highlight the importance of careful model configuration in QML-based financial fraud detection. By showing how specific feature maps and ansatz choices influence predictive success, this work guides researchers and practitioners in refining QML approaches for complex financial applications.
• Abstract（参考訳）: 金融詐欺がますます複雑化するにつれ、効果的な検出方法が不可欠である。 量子機械学習(Quantum Machine Learning, QML)は、この領域の正確性と効率性の両方を高める能力を導入している。 本研究では,QMLに基づく3つの分類器(変分量子分類器(VQC),SQNN,Estimator Quantum Neural Network(EQNN))の性能に与える影響について検討した。 異なる量子特徴マップとアンザッツ構成が評価され、異なるパフォーマンスパターンが明らかにされる。 VQCは引き続き強力な分類結果を示し、F1スコアは0.88であり、SQNNも有望な結果をもたらす。 対照的に、EQNNは、非標準化されたデータによってもたらされる課題を強調しながら、堅牢な結果を生み出すのに苦労している。 これらの結果は,QMLに基づく金融詐欺検出において,注意深いモデル構成の重要性を浮き彫りにした。 この研究は、特定の特徴マップとアンザッツの選択が予測的成功にどのように影響するかを示すことで、複雑な金融アプリケーションに対するQMLアプローチの洗練を研究者や実践者がガイドする。

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