Kuantum Çağında Makine Öğrenimi: Kuantum ve Klasik Destek Vektör Makinelerinin Karşı Karşıya Gelmesi

Özet

Bu çalışma, klasik ve kuantum hesaplama paradigmalarındaki makine öğrenimi algoritmalarının performansını karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Özellikle, Destek Vektör Makineleri (SVM) üzerinde durarak, klasik SVM ile kuantum donanımı üzerinde çalıştırılan Kuantum Destek Vektör Makineleri (QSVM)’nin Iris veri seti üzerindeki sınıflandırma başarısını değerlendirmekteyiz. Kullanılan metodoloji, Qiskit kütüphanesi ile gerçekleştirilen kapsamlı deneyler serisini ve hiperparametre optimizasyonunu içermektedir. Elde edilen sonuçlar, belirli durumlarda QSVM'lerin klasik SVM'lerle rekabet edebilecek düzeyde doğruluk sağladığını, fakat çalışma sürelerinin şu an için daha uzun olduğunu göstermektedir. Ayrıca, kuantum hesaplama kapasitesinin ve paralellik derecesinin arttırılmasının, kuantum makine öğrenimi algoritmalarının performansını önemli ölçüde iyileştirebileceğini belirtmekteyiz. Bu çalışma, kuantum çağında makine öğrenimi uygulamalarının mevcut durumu ve gelecekteki potansiyeli hakkında değerli içgörüler sunmaktadır. Colab: https://t.ly/QKuz0