Clasificación kNN usando métrica de Hausdorff con distancia euclideana cuántica

Ponente(s): Tomás Pérez Becerra

La computación cuántica ha supuesto un gran avance en diversas áreas de investigación y aplicación. Las propiedades cuánticas han hecho que algunos procesos computacionales sean paralelos e imposibles de calcular o incluso simular para ordenadores clásicos. Un área que se ha visto significativamente afectada es el aprendizaje automático. En esta platica se muestra la métrica de Hausdorff para el problema de clasificación utilizando la distancia euclidiana cuántica. El enfoque algorítmico es el de k-vecino más cercano como base para la clasificación.