論文の概要: Quantum Bayesian Networks for Machine Learning in Oil-Spill Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19843v2
• Date: Tue, 29 Apr 2025 07:45:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.197436
• Title: Quantum Bayesian Networks for Machine Learning in Oil-Spill Detection
• Title（参考訳）: オイルスパイル検出における機械学習のための量子ベイズネットワーク
• Authors: Owais Ishtiaq Siddiqui, Nouhaila Innan, Alberto Marchisio, Mohamed Bennai, Muhammad Shafique,
• Abstract要約: 量子機械学習は、環境モニタリング、医療診断、金融モデリングといった様々な応用において有望であることを示している。 重要な課題のひとつは、希少なイベントがスキューデータ分散によって誤って分類される、不均衡なデータセットを扱うことだ。 本稿では,QBNを用いて衛星由来の不均衡データセットを分類し,非スパイル領域とオイルスパイル'を区別するベイズ的手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9554540293311864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum Machine Learning (QML) has shown promise in diverse applications such as environmental monitoring, healthcare diagnostics, and financial modeling. However, its practical implementation faces challenges, including limited quantum hardware and the complexity of integrating quantum algorithms with classical systems. One critical challenge is handling imbalanced datasets, where rare events are often misclassified due to skewed data distributions. Quantum Bayesian Networks (QBNs) address this issue by enhancing feature extraction and improving the classification of rare events such as oil spills. This paper introduces a Bayesian approach utilizing QBNs to classify satellite-derived imbalanced datasets, distinguishing ``oil-spill'' from ``non-spill'' regions. QBNs leverage probabilistic reasoning and quantum state preparation to integrate quantum enhancements into classical machine learning architectures. Our approach achieves a 0.99 AUC score, demonstrating its efficacy in anomaly detection and advancing precise environmental monitoring and management. While integration enhances classification performance, dataset-specific challenges require further optimization.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、環境モニタリング、医療診断、ファイナンシャルモデリングといった様々な応用において有望であることを示している。 しかし、量子ハードウェアの制限や量子アルゴリズムと古典的システムの統合の複雑さなど、その実践的な実装は課題に直面している。 重要な課題のひとつは、希少なイベントがスキューデータ分散によって誤って分類される、不均衡なデータセットを扱うことだ。 量子ベイズネットワーク(QBN)は、特徴抽出を強化し、石油流出のような稀な事象の分類を改善することでこの問題に対処する。 本稿では,QBNを用いて衛星由来の不均衡データセットを分類し,<oil-spill' と ``non-spill' の領域を区別するベイズ的手法を提案する。 QBNは確率論的推論と量子状態の準備を利用して、古典的な機械学習アーキテクチャに量子拡張を統合する。 提案手法はAUCスコア0.99を達成し,異常検出と環境モニタリング・管理の精度向上に有効であることを示す。 統合は分類性能を向上させるが、データセット固有の課題にはさらなる最適化が必要である。

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