prikaz prve stranice dokumenta Algoritmi kvantnog strojnog učenja za grupiranje klasičnih podataka
Rad nije dostupan
diplomski rad
Algoritmi kvantnog strojnog učenja za grupiranje klasičnih podataka
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:814497
Robić, Mislav
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Robić, M. (2022). Algoritmi kvantnog strojnog učenja za grupiranje klasičnih podataka (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:814497

Robić, Mislav. "Algoritmi kvantnog strojnog učenja za grupiranje klasičnih podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:814497

Robić, Mislav. "Algoritmi kvantnog strojnog učenja za grupiranje klasičnih podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:814497

Robić, M. (2022). 'Algoritmi kvantnog strojnog učenja za grupiranje klasičnih podataka', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 25.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:814497

Robić M. Algoritmi kvantnog strojnog učenja za grupiranje klasičnih podataka [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 25.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:814497

M. Robić, "Algoritmi kvantnog strojnog učenja za grupiranje klasičnih podataka", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:814497

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:814497
Podaci o radu
NaslovAlgoritmi kvantnog strojnog učenja za grupiranje klasičnih podataka
Naslov (engleski)Quantum machine learning algorithms for clustering classical data
AutorMislav Robić
MentorMario Brčić (mentor)
Član povjerenstvaMario Brčić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaKrešimir Fertalj (član povjerenstva)
Član povjerenstvaNikica Hlupić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-07-04, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Kvantna računala su još uvijek u ranoj fazi istraživanja i implementiranja. Kvantna računala današnjice imaju problema s kvantnim šumom, no određene svjetske kompanije, kao što je IBM, smatraju da su ova računala vrijedna pozornosti. Najpoznatiji i najpopularniji alat za programiranje kvantnih algoritama jest "Qiskit" jer omogućuje jednostavno kreiranje i manipuliranje qubitima i kvantnim krugovima. U radu se prolazi kroz nenadzirane algoritme strojnog učenja, kao što su algoritam k-sredina te spektralno grupiranje. Podrutine algoritama pretvaraju se u kvantne algoritme. Na kraju samog rada vizualno su prikazani rezultati te su priložene odgovarajuće vremenske tablice.
Sažetak (engleski)
Quantum computers are still in the early stages of research and implementation. Current quantum computers have problems such as quantum noise, but certain technology companies like IBM find these computers noteworthy. The best known and most popular tool for programming quantum algorithms is 'Qiskit' because it allows easy creation and manipulation of qubits and quantum circles. This thesis goes through unsupervised machine learning algorithms such as k-means and spectral clustering. Their subroutines are converted into quantum algorithms. Finally, this thesis presents results visually, alongside adequate measurement tables.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:814497
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 16:03:37