dc.contributor.author |
Загородько, Павло Володимирович |
|
dc.date.accessioned |
2021-11-19T18:39:08Z |
|
dc.date.available |
2021-11-19T18:39:08Z |
|
dc.date.issued |
2020 |
|
dc.identifier.citation |
Загородько П. Можливості квантового програмування для реалізації задач машинного навчання / Павло Загородько, Сергій Семеріков // Збірник наукових праць здобувачів вищої освіти Криворізького державного педагогічного університету. – Кривий Ріг, 2020. – С. 37-40. |
uk |
dc.identifier.uri |
http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/5380 |
|
dc.identifier.uri |
https://doi.org/10.31812/123456789/5380 |
|
dc.description.abstract |
Головною ідеєю роботи є виявлення можливості досягти якщо не квантового панування, то хоча б квантової переваги при розв’язанні задач машинного навчання на квантовому комп’ютері. Проаналізовано підходи до визначення квантового машинного навчання, інженерії квантового програмного забезпечення. Виділено основні класи засобів інженерії квантового програмного забезпечення. У результаті проведеного аналізу було визначено, щосаме квантово покращене машинне навчання – застосування квантових моделей навчання для аналізу традиційних (не квантових) даних – є перспективним напрямом розвитку машинного навчання, реалізація якого в поточній версії бібліотеки квантових алгоритмів Qiskit Aqua 0.7.3 є обмеженою розв’язанням задач класифікації з використанням квантового методу опорних векторів та варіаційного квантового класифікатору. |
uk |
dc.language.iso |
uk |
uk |
dc.publisher |
Криворізький державний педагогічний університет |
uk |
dc.subject |
квантове програмування |
uk |
dc.subject |
машинне навчання |
uk |
dc.subject |
квантовий комп'ютер |
uk |
dc.subject |
квантова логіка |
uk |
dc.title |
Можливості квантового програмування для реалізації задач машинного навчання |
uk |
dc.type |
Article |
uk |