ALGORITMO ESTUDIO DE QSVM (ESPAÑOL)

ALGORITMO ESTUDIO DE QSVM (ESPAÑOL)
Alonso de Linaje

Sinopsis:
Uno de los problemas más comunes, y a la vez más complejos, a los que se ha enfrentado el ser humano son los problemas de clasificación. Distinguir ciertas especies vegetales a través de sus caracterı́sticas, determinar si se concede o no un préstamos a un cliente o simplemente predecir si mañana lloverá, son ejemplos de este tipo de problemas. Con la llegada del aprendizaje automático
junto con la cantidad de datos que somos capaces de recoger a dı́a de hoy, se ha visto potenciada la capacidad de resolución. Entre los algoritmos más relevantes dentro de esta nueva rama de la informática podemos destacar los árboles de decisión, la clasificación lineal, las redes neuronales, técnicas de clustering o las máquinas de vector soporte (SVM). Dichos algoritmos se pueden dividir en dos clases: aprendizaje supervisado, en el que dispone de un conjunto de datos de entrada etiquetados (es decir, sabemos a qué clase final van a pertenecer); y no supervisados, en los que no tenemos información previa de cómo clasificar nuestros datos. A lo largo de este
trabajo desarrollaremos un estudio de las máquinas de vector soporte, algoritmo de aprendizaje supervisado, y buscaremos potenciar su funcionamiento a través de un paradigma emergente de la que cada vez se oye hablar más, la computación cuántica.

ALGORITMO ESTUDIO DE QSVM (ESPAÑOL)- Obra de Dominio Público.

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