• español
  • English
  • français
  • Deutsch
  • português (Brasil)
  • italiano
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Ricerca

    Tutto UVaDOCArchiviData di pubblicazioneAutoriSoggettiTitoli

    My Account

    Login

    Estadísticas

    Ver Estadísticas de uso

    Compartir

    Mostra Item 
    •   UVaDOC Home
    • PROGETTI DI LAUREA FINALE
    • Trabajos Fin de Grado UVa
    • Mostra Item
    •   UVaDOC Home
    • PROGETTI DI LAUREA FINALE
    • Trabajos Fin de Grado UVa
    • Mostra Item
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano

    Exportar

    RISMendeleyRefworksZotero
    • edm
    • marc
    • xoai
    • qdc
    • ore
    • ese
    • dim
    • uketd_dc
    • oai_dc
    • etdms
    • rdf
    • mods
    • mets
    • didl
    • premis

    Citas

    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/47344

    Título
    Estudio de QSVM, algoritmo de Machine Learning Cuántico
    Autor
    Alonso Alonso de Linaje, Guillermo
    Director o Tutor
    Álvarez Sánchez, Juan JoséAutoridad UVA
    García Escartín, Juan CarlosAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de SegoviaAutoridad UVA
    Año del Documento
    2021
    Titulación
    Grado en Ingeniería Informática de Servicios y Aplicaciones
    Abstract
    El Machine Learning es una rama que se está viendo potenciada con la aparición de la computación cuántica. Uno de los algoritmos tradicionales en este campo es el Suport Vector Machine(SVM). En este trabajo, desarrollado con IBM, se estudiará su versión cuántica y su aplicación en tareas de clasificación complejas. Además se llevará a cabo una experimentación sobre los resultados en computadores cuánticos reales para estudiar su comportamiento con la tecnología actual.
    Materias Unesco
    1203.18 Sistemas de Información, Diseño Componentes
    Palabras Clave
    Aprendizaje automático
    Machine learning
    IBM
    Computación cuántica
    Idioma
    spa
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/47344
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [30838]
    Mostra tutti i dati dell'item
    Files in questo item
    Nombre:
    TFG-B.1663.pdf
    Tamaño:
    2.131Mb
    Formato:
    Adobe PDF
    Thumbnail
    Mostra/Apri
    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalLa licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional

    Universidad de Valladolid

    Powered by MIT's. DSpace software, Version 5.10