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Aprendizaje máquina y computación cuántica
dc.contributor.advisor | Moret Bonillo, Vicente | |
dc.contributor.author | Magaz Romero, Samuel | |
dc.contributor.other | Enxeñaría informática, Grao en | es_ES |
dc.date.accessioned | 2020-09-03T14:36:11Z | |
dc.date.available | 2020-09-03T14:36:11Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2183/26180 | |
dc.description.abstract | [Resumen] Tanto el Aprendizaje Máquina como la Computación Cuántica son materias relevantes y de creciente interés en investigación y desarrollo tecnológico en la actualidad. En este proyecto intentaremos demostrar cómo el Aprendizaje Máquina puede ser optimizado utilizando técnicas de Computación Cuántica. El proyecto incluye una revisión exhaustiva de ambas materias, para luego buscar sinergias entre ellas y encontrar dominios de aplicación y procedimientos que mejoren el comportamiento de los algoritmos actuales de Aprendizaje Máquina y Computación Cuántica. Posteriormente, se implementarán y probarán las aplicaciones diseñadas, evaluando sus resultados y contrastándolos con los métodos clásicos equivalentes, para comprobar su correcto funcionamiento y asegurar que las alternativas propuestas son válidas. | es_ES |
dc.description.abstract | [Abstract] Both fields, Machine Learning and Quantum Computing, are relevant subjects of growing interest on research and technological development in actuality. In this project we will attempt to prove how Machine Learning can be improved using quantum computing techniques. The project includes an exhaustive revision of both fields, in order to look for synergies between them and to find domains of application and procedures which improve the behaviour of current Machine Learning and Quantum Computing algorithms. Subsequently, the designed applications will be implemented and tested, evaluating their results and contrasting them with the equivalent classical methods, in order to verify their correct functioning and ensure that the proposed alternatives are valid. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 España | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es/ | * |
dc.subject | Aprendizaje máquina | es_ES |
dc.subject | Computación cuántica | es_ES |
dc.subject | Algoritmos genéticos | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje por refuerzo | es_ES |
dc.subject | Qubit (bit cuántico) | es_ES |
dc.subject | Superposición de estados | es_ES |
dc.subject | Paralelismo cuántico | es_ES |
dc.subject | Machine learning | es_ES |
dc.subject | Quantum computing | es_ES |
dc.subject | Genetic algorithms | es_ES |
dc.subject | Reinforcement learning | es_ES |
dc.subject | Superposition of states | es_ES |
dc.subject | Quantum parallelism | es_ES |
dc.subject | Qubit (quantum bit) | es_ES |
dc.title | Aprendizaje máquina y computación cuántica | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.description.traballos | Traballo fin de grao (UDC.FIC). Enxeñaría informática. Curso 2019/2020 | es_ES |