dc.contributor.advisor | Sanz Ruiz, Mikel | es |
dc.contributor.advisor | Solano Villanueva, Enrique Leónidas | es |
dc.contributor.author | Romero García, Cristian | es |
dc.contributor.other | F. CIENCIA Y TECNOLOGIA | es |
dc.contributor.other | ZIENTZIA ETA TEKNOLOGIA F. | eu |
dc.date.accessioned | 2017-01-10T17:50:10Z | |
dc.date.available | 2017-01-10T17:50:10Z | |
dc.date.issued | 2017-01-10 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10810/20193 | |
dc.description.abstract | [EN] In a world in which accessible information grows exponentially, the selection of the appropriate information turns out to be an extremely relevant problem. In this context, the idea of Machine Learning (ML), a subfield of Artificial Intelligence, emerged to face problems in data mining, pattern recognition, automatic prediction, among others. Quantum Machine Learning is an interdisciplinary research area combining quantum mechanics with methods of ML, in which quantum properties allow for an exponential speed-up in the algorithms. This field is currently one of the main research areas in companies like Google and Microsoft, due to the revolution that they could provide in data management. | es |
dc.description.abstract | [ES] En un mundo en el que el acceso a la información crece exponencialmente, la selección de la información apropiada resulta ser un problema muy importante. En este contexto, surge la idea del Machine Learning (ML), un área de la Inteligencia Artificial cuyo fin es afrontar diversos problemas en minería de datos, reconocimiento de patrones, predicción automática, entre otras cosas. Quantum Machine Learning es un área de investigación interdisciplinar que combina la Mecánica Cuántica con métodos de Machine Learning, de forma que las propiedades cuánticas permitan mejorar la eficiencia de los distintos algoritmos. Actualmente, este campo es una de las principales áreas de investigación en diversas compañías como Google y Microsoft, dada la ventaja que puede suponer de cara al tratamiento de datos. | es |
dc.language.iso | eng | es |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.subject | quantum machine learning | es |
dc.subject | machine learning | es |
dc.subject | quantum computing | es |
dc.subject | algorithm | es |
dc.subject | computación cuántica | es |
dc.subject | algoritmo | es |
dc.title | Quantum Machine Learning | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
dc.date.updated | 2016-08-01T07:23:20Z | es |
dc.language.rfc3066 | es | es |
dc.rights.holder | © 2016 Romero García, Cristian | es |
dc.contributor.degree | Grado en Física | es |
dc.contributor.degree | Fisikako Gradua | es |
dc.identifier.gaurregister | 72440-709491-11 | es |
dc.identifier.gaurassign | 36068-709491 | es |