양자 서포트 벡터 머신을 이용한 공기 오염 예측을 위한 향상된 접근법

양자 기계 학습의 본질은 양자 컴퓨터에서 기계 학습 알고리즘을 실행하고 중첩 및 얽힘과 같은 강력한 법칙을 활용하여 문제 해결을 최적화하는 것입니다. 서포트 벡터 머신(SVM)은 현재 사용 가능한 가장 효과적인 분류 기계 학습 기술 중 하나로 널리 알려져 있습니다. 기존 시스템에서 SVM 커널 기술은 데이터셋이 점점 더 복잡하거나 엉망이 될수록 느려지거나 아예 실패하는 경향이 있습니다. 기존 SVM 분류의 실행 시간과 정확도를 양자 SVM 분류와 비교하려면 매핑을 위한 적절한 양자 특성을 선택해야 합니다. 데이터셋이 복잡해짐에 따라 분류에서 더 나은 성능을 발휘하거나 동등한 성능을 가진 적절한 특성 맵을 선택하는 것이 중요해집니다. 본 논문은 공기 질 예측을 위한 최적의 특성 맵과 벤치마크 데이터셋을 선택하기 위해 기존 SVM을 활용합니다. 실험 증거는 양자 SVM의 정밀도가 공기 질 평가를 위한 기존 SVM을 초과함을 보여줍니다. IBM의 양자 컴퓨터 클라우드에서 양자 실험실을 사용하여 기존 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅을 비교했습니다. 동일한 데이터셋에 적용했을 때 기존 SVM은 각각 91%와 87%의 정확도를 달성한 반면, 양자 SVM은 각각 97%와 94%의 정확도를 보였습니다. 본 연구는 공기 질 예측을 위한 양자 서포트 벡터 머신(SVM)의 사용을 소개하며, 최상의 양자 특성 맵을 선택하는 혁신적인 방법에 대해 강조합니다. 양자 강화 특성 매핑을 활용하여 우리의 목표는 기존 SVM의 한계를 초월하고 비할 데 없는 정밀도와 효과성을 달성하는 것입니다. 우리는 IBM의 최신 양자 컴퓨터 클라우드를 활용하여 공유된 데이터셋에 대한 기존 및 양자 SVM 알고리즘의 성능을 비교하는 정확한 실험을 수행합니다.