Journal of Advanced Research in Natural and Applied Sciences

Sürekli Değişken Modele Dayalı Gözetimli Kuantum Makine Öğrenmesi ile Kişilerin Satın Alma Davranışlarının Tespitinin Simulasyonu

O. Levent Eryılmaz, İhsan Yılmaz

Published May 30, 2019• 0 citations

Abstract

Bu çalışmada kişilerin satın alma davranışları sürekli-değişken modele dayalı gözetimli kuantum makine öğrenmesi ile incelenmiştir. Bu bağlamda, örnek veriler bulut ortamından alınmaktadır. Bu verilerin %75’inin eğitim ve %25’inin test verisi olarak, homojen bir şekilde ayrılması sağlanmıştır. Ayrılan test verisinin eğitim işleminde kullanılmamasına, öğrenme işleminin sağlıklı gerçekleştirilmesi için dikkat edilmiştir. Sonrasında bu verilerdeki bağımsız değişkenler arasındaki uyumun sağlanması için normalizasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Böylece öğrenme işlemi için hazır hale gelen veriler, sürekli değişken modele dayalı varyasyonel devre üzerinde gerçekleştirilen gözetimli kuantum makine öğrenme algoritmasında kullanılmıştır. Ayrıca bu veriler klasik destek vektör makine öğrenme algoritması ile de simüle edilmiştir. Hem kuantum hem de klasik makine öğrenme algoritmalarına ait çapraz tahmin matrisleri ve alıcı işletim karakteristiği (AİK) eğrileri elde edilmiştir. Son olarak veri kümesindeki test verisi haricinde örnek değerler girilerek, sonuçlar metinsel ve görsel olarak görüntülenmiştir. Elde edilen sonuçların karşılaştırılması sonucunda ise sürekli değişken modele dayalı kuantum makine öğrenmesinin daha duyarlı sonuç verdiği tespit edilmiştir. Algoritmalar ile ilgili kaynak kodlar Github’ta bulunmaktadır.

DOI: 10.28979/comufbed.535060

Related papers

Makine Öğrenmesi Yöntemlerinde Yüksek Başarım için Kuantum Bilgisayar ve Hesaplamanın Kullanımı

Hasan Yetış, Mehmet Karaköse

Günümüzde yüksek hesaplama gücü gerektiren makine öğrenmesi yöntemlerinin artmakta olan performans ihtiyaçlarını karşılamak için çok çekirdekli, çok işlemcili ve grafik işlemcili bilgisayarlar kullanılmaktadır. Bu teknolojiler yöntemlerin hızlanmasını sağlasa da, pratik bir şekilde gerçekleştirilip geliştirilmesi için yeterli değillerdir. Bu çalışmada henüz laboratuvar ortamında uygulamaları başlanan kuantum bilgisayarların ve kuantum hesaplama yöntemlerinin makine öğrenmesi yöntemleri üzerinde mevcut ve potansiyel kullanımları ele alınmaktadır. Kuantum bilgisayar ve hesaplamanın makine öğrenmesi yöntemlerinde kullanımı, kuantum uyarlamalı algoritmalar, hibrit kuantum algoritmalar ve kuantum algoritmalar olmak üzere üç başlıkta ele alınmıştır. Günümüzde kuantum hesaplamanın avantajlarından yararlanarak mevcut yöntemlerin iyileştirmesini sağlayan kuantum uyarlamalı algoritmalar yaygın olarak uygulanmaktadır. Alt iş parçacıklarının kuantum bilgisayarlara yaptırılmasını amaçlayan hibrit kuantum sistemler ile hızlanmalar elde edilmektedir. Tamamen kuantum bilgisayarlarda çalışan makine öğrenmesi yöntemleri için ise kuantum bilgisayarların sahip oldukları donanımsal dezavantajların ortadan kaldırılması ve daha çok kuantum yöntem geliştirilmesi gerekmektedir. Genel olarak yapılan çalışmalar, kuantum bilgisayarların hafıza probleminin çözülmesi ile makine öğrenmesi alanında çığır açıcı gelişmeler olacağı görüşündedir.

Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği DergisiJun 28, 20213 citations

Kuantum Uyarlamalı Genetik Algoritmalar için Çözüm Kalitesini Artıracak Yeni Bir Yaklaşım

Hasan Yetış, Mehmet Karaköse

Günümüzde kullanımları oldukça kısıtlı olan kuantum bilgisayarlar, sahip oldukları hesaplama gücü potansiyelleri sebebiyle birçok araştırma alanı için heyecan verici olarak karşılanmaktadır. Kuantum bilgisayarların yanında, süper pozisyon ve dolanıklık gibi kuantum hesaplamada kullanılan terimler de klasik algoritmalara uyarlanarak mevcut yöntemlerin kuantum uyarlamaları geliştirilmektedir. Bu çalışmada kuantum uyarlamalı genetik algoritmalar ile elde edilen çözümün kalitesini artırmak adına yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşım, kuantum popülasyonun gözlemlenmesi ve çözüm adayının elde edilmesi işlemini, önceki çözümlerin uygunluğunu da hesaba katarak gerçekleştirmektedir. Önerilen yaklaşım ile gözlem işlemi sonucunda daha iyi çözümün elde edilme olasılığının artırılması amaçlanmıştır. Önerilen yaklaşımın, yakınsama hızını arttığı ve çözüm kalitesinde yaklaşık 12% civarında bir iyileşme sağladığı deneysel çalışmalar ile gösterilmiştir. Gerçekleştirilen çalışma, mevcut optimizasyon yöntemini daha verimli hale getirmesinin yanında, bu algoritmaların tamamen kuantum bilgisayarlarda çalışabilecek versiyonlarının geliştirilmesi aşaması için de büyük önem arz etmektedir.

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri DergisiFeb 15, 20215 citations

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

Davut Emre Tasar, Kutan Koruyan, Ceren Öcal Taşar

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

Kuantum teknolojileri ve enformatik araştırmaları dergisi.Oct 30, 20230 citations

Kuantum çekirdek temelli sınıflandırma

GÖNÜL SABAH

Kuantum bilgisayarların gelişimiyle, kuantum makine ögrenimi yöntemlerinin araştırılması ve geliştirilmesi daha da önem kazanmıştır. Bu tez çalışmasında klasik makine ögrenimi algoritmalarından biri olan çekirdek fonksiyonları, kuantum bilgisayarlarda uygulanması, algoritmanın yeni bir makine ögrenmesi yöntemi sunabilirliği ve sonuçları üzerinde durulmaktadır. Kauntum çekirdek temelli destek vektör makinesi ile bir model hazırlanmış ve Parkinson Hastalıgı veri seti üzerinde eğitim ve testler yapılmıştır. Kuantum çekirdek için 6 kubit ve daha önceki çalışmalarda kullanılan öznitellik setleri kadar kubit ile kuantum devreler kurulup, eğitimler gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar klasik çekirdekli destek vektör makinelerinin sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda, kuantum hesaplamanın üstün özelliklerinden dolayı çekirdek tahminlerinde daha iyi performans gösterdigi görülmüştür.

Jun 30, 20220 citations

Kuantum Weyl Dönüşümlerin Cirq Üzerinde Uygulaması

Osman Semi Ceylan

Kuantum hesaplama, kuantum algoritmaların çözüm kümesini bilinmeyen bir kuantum durumun evrimsel sürecinde kubitlere kodlanması prensibine dayanır. Bir başlangıç kuantum durumun çözüm durumuna geçmesi için bir dizi temel kuantum kapının uygulanması gerekmektedir ve matematiksel matrisler ile soyutlanırlar. Temel kuantum kapılarının matrisleri Weyl dönüşümleri ile elde edilirler. Her ne kadar ikili kuantum sistemlerde bu dönüşümler simülasyonu yapılabilse de yüksek boyut kuantum sistemlerde simülatörler için kullanılabilen hazır durumda bir kütüphane veya benzeri bir kodlama bulunmamaktadır. Bu çalışma ile kuantum yüksek boyutta Weyl dönüşümlerinin matrisleri kodlanmış olup bu dönüşümler Cirq kuantum simülatörü için kapılar olarak kodlanmıştır. Böylelikle araştırmacılar ve alana meraklıları için Cirq simülatöründe çalışan kuantum kapılar kolayca erişilebilir olmaktadır.

Kuantum teknolojileri ve enformatik araştırmaları dergisi.Nov 20, 20230 citations

Zamana bağlı klasik ve kuantum osilatörler ve matematiksel fizikte uygulamaları

Gamze Yapar

Bu çalışmada, doğadaki titreşim hareketini incelemek için fizikte ve uygulamalı bilimlerde önemli bir model olan klasik ve kuantum osilatörler üzerine araştırma yapıldı. Klasik osilatörleri daha detaylı ele almak için sönümlü harmonik osilatör, zorlanmış harmonik osilatör, zorlanmış sönümlü harmonik osilatör, rastgele frekanslı osilatör ve rastgele sönümlemeli harmonik osilatör tek tek incelendi. Daha sonra, son yıllarda tekrar önem kazanan Brown hareketleri konusu ele alındı. Önce, Brown hareketleri konusunda son 20 yılda yapılan çalışmalar Web of Science veri tabanı kullanılarak bibliyografik olarak incelendi. Brown Hareketleri hakkında yapılan çalışmaların yıllara göre dağılımı, çalışmaların yapıldığı ülkelerin sıralaması, hangi alanlarda daha çok çalışma yapıldığı, çalışmaların hangi dergilerde yayınlandığı, konu hakkında yayınlanan yayınların Web of Science indeksi içinde hangi indeksler tarafından tarandığı ve atıf sayıları bakımından ayrıntılı olarak tablolar halinde incelendi. Bu taramalar sonucunda konunun yıl geçtikçe daha önem kazandığı farkedildi. Daha sonra, Brown hareketinde Langevin denklemi ile Brown parçacıklarının ortalamadan sapma miktarı, hareketteki parçacık sayısının çok olması sebebi ile istatistiksel olarak hesaplandı. Sonraki aşamada ise harmonik osilatör modeli ile sapma miktarı hesaplandı ve daha önce bulunan sonuçla karşılaştırıldı. Bulunan sonuç grafik olarak da incelendi. İnceleme sonucunda ortalamadan sapma miktarının sabit bir değere yaklaştığı görüldü. Dalgalanma Sönümlenme eşitliği ile konu ele alındı. Dalgalanmaya sebep olan kuvvet ile sönümlenmeye sebep olan etken arasındaki ilişki incelendi. Dalgalanma ve sönümleme arasındaki denge ilişkisi üzerinde duruldu. En son olarak kütlesi zamanla değişen osilatör modeli Brown hareketlerine uygulandı. Zamanla üstel olarak artan ve en fazla kütle değerinin iki katına kadar sınırlı bir kütle osilatör modeli yardımı ile incelenerek kare hız ortalamasının zamanla nasıl değiştiği incelendi ve sonuçlar grafik olarak ifade edildi. Zamanla kare hız ortalamasının artarak sabit bir değere yaklaştığı görüldü. Elde edilen sonuçlar literatürdeki sonuçlarla karşılaştırıldı.

Jan 1, 20220 citations