Hibrit kuantum-klasik makine öğrenmesi ile KOVID-19 tespiti
COVID-19 detection with hybrid quantum-classic machine learning
- Tez No: 701459
- Danışmanlar: PROF. DR. İHSAN YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Dünya Sağlık Örgütü'nün pandemi olarak ilan ettiği KOVID-19 pandemisinde enfekte olan hastanın en kısa sürede teşhis edilmesi son derece önemlidir. Uzmanlar, RT-PCR testinin zayıf noktaları nedeniyle RT-PCR yanında BT görüntülemeyi önermektedir. Bu tez çalışmasında, gerçek kuantum bilgisayarlar kullanılarak kuantum makine öğrenmesinin küçük boyutlu veri seti üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Hibrit kuantum-klasik transfer öğrenme yöntemi kullanılarak IBM Q tarafından kullanıma sunulan farklı kuantum bilgisayarlar (IBMQx2, IBMQ-London ve IBMQ-Rome) ve simülatörler (Pennylane, Qiskit ve Cirq) üzerinde test edilmiştir. Ayrıca klasik bilgisayarlarda daha fazla işlem gücü ve zaman gerektiren klasik makine öğrenmesi işlemi, kuantum bilgisayarlarda 4 kübitlik varyasyonel kuantum devresi ile gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar aynı veri setini kullanan diğer çalışmalarla karşılaştırıldı. Karşılaştırma sonucunda, kuantumun üstün özelliklerinden dolayı veri kümesinin boyutu küçük olduğunda hibrit kuantum-klasik modelin daha iyi performans gösterdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
It is extremely important to diagnose the infected patient as soon as possible in the COVID-19 pandemic, which the World Health Organization declared as a pandemic. Experts recommend CT imaging alongside RT-PCR by reason of the weak points of the RT-PCR test. In this thesis study, the effect of quantum machine learning on small size dataset is investigated using real quantum computers. It has been tested on different quantum computers (IBMQx2, IBMQ-London and IBMQ-Rome) and simulators (Pennylane, Qiskit and Cirq) made available by IBM Q using the hybrid quantum-classical transfer learning method. In addition, the classical machine learning process, which requires more processing power and time in classical computers, has been carried out with a 4-qubit variational quantum circuit in quantum computers. The results were compared with other studies using the same dataset. As a result of the comparison, it is seen that the hybrid quantum-classical model performs better when the size of the dataset is small due to the superior properties of the quantum.
Benzer Tezler
- Kuantum teknolojiler kullanılarak makine öğrenmesi ile görüntülerden nesne tanıma
Object recognition from images with machine learning by using quantum technologies
MERT YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENGİN ŞAHİN
- Dinamik sistemlerin kuantum sinir ağlarıyla analizi
Analysis of dynamic systems with quantum neural networks
BEŞİR OĞUR
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İHSAN YILMAZ
- Design of hybrid quantum convolutional neural network for ottoman character recognition
Osmanlıca karakter tanıma için hibrit kuantum evrişimsel sinir ağı tasarımı
NECATİ İNCEKARA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPiri Reis ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM BİLGİLİ
- Machine learning assisted force field development for nucleic acids
Nükleik asitler için makine öğrenimi destekli kuvvet alanı geliştirilmesi
GÖZDE İNİŞ DEMİR
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKİN
- Kuantum hesaplama kullanan derin öğrenme ile karşılıklı görüşmelerde duygu analizi
Sentiment analysis in conversations with deep learning using quantum computing
SEDEF AKSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE