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NTIS 바로가기주관연구기관 | 연세대학교 Yonsei University |
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연구책임자 | 박경덕 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-12 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
등록번호 | TRKO202300007873 |
과제고유번호 | 1345346985 |
사업명 | 이공학학술연구기반구축 |
DB 구축일자 | 2023-09-26 |
키워드 | 양자 컴퓨팅.양자 인공지능.양자 기계학습.양자 테크놀로지.Quantum computing.Quantum artificial intelligence.Quantum machine learning.Quantum technology. |
□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
양자 인공지능의 실용화를 위해 양자 상태 거리기반 빅데이터 분석 및 기계학습 알고리즘을 개발하고, 효율적 양자 데이터 인코딩 기술과 접목한다.
◼ 전체 내용
1. 양자 거리기반 기계학습:
거리기반 기계학습(distance-based machine learning)은 데이터 간의 오차(거리)를 가중치로 계산하여 데이터 분류(classification), 군집화(clustering) 등을 수행하는 지도 학습(supervised learning)과 비지도 학습(u
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