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Algoritmos de aprendizaje automático

Desarrollo y comparativa de un algoritmo clásico frente a un algoritmo cuántico en Machine Learning

Esta masterclass técnica ofrece una inmersión profunda y práctica en la vanguardia del aprendizaje automático: la convergencia del Machine Learning (ML) clásico con la Computación Cuántica (QC). Los participantes explorarán el desarrollo y la implementación paso a paso de un algoritmo clave de aprendizaje automático. La sesión se divide en un análisis y codificación dual: primero implementando su versión clásica y, posteriormente, su análogo cuántico (QML). El enfoque principal será la comparativa crítica de ambas implementaciones, examinando la arquitectura, la complejidad algorítmica y las métricas de rendimiento (como la escalabilidad, la precisión y la eficiencia en el entrenamiento) al trabajar con conjuntos de datos reales. Dirigida a ingenieros, científicos de datos e investigadores con experiencia en ML, esta masterclass es esencial para comprender la promesa, los desafíos y el roadmap hacia la ventaja cuántica en las tareas de clasificación y regresión.

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Masterclasses impartido por

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Jorge Calvo Martín

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Contenido de la Masterclasses

1 Secciones · 1 Lecciones · 1 h. y 8 min. en total

Masterclass: Desarrollo y comparativa de un algoritmo clásico frente a un algoritmo cuántico en Machine Learning

1 h. y 8 min.

Habilidades que obtendrás

  • Fundamentos de QML: Comprender los principios de un circuito cuántico variacional (VQC) y su papel como modelo de Machine Learning en un entorno cuántico.
  • Implementación Dual: Desarrollar y configurar un entorno de trabajo que permita la ejecución de algoritmos ML tanto en su versión clásica (ej. Scikit-learn, TensorFlow) como en su versión cuántica (ej. utilizando frameworks como Qiskit o Cirq).
  • Comparación de Rendimiento: Entrenar ambos modelos (clásico y cuántico) con un dataset estandarizado y analizar las métricas de rendimiento clave, como la tasa de acierto, la función de pérdida y el tiempo de convergencia.
  • Análisis de Complejidad: Evaluar y contrastar la complejidad teórica y las demandas de recursos (memoria, runtime) del algoritmo clásico frente a su potencial de aceleración cuántica.
  • Identificación de Oportunidades: Identificar los tipos de problemas de Machine Learning (características del dataset, tamaño) donde el Quantum Machine Learning tiene el mayor potencial de aplicación en el corto y mediano plazo.

Requisitos mínimos

Conocimientos previos en Machine Learning y análisis de datos avanzado. Muy recomendable conocimientos en Python.

Valoración de nuestros alumnos

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