Kuantum programlama ile hiper parametre optimizasyonu

Günümüzde önemli çalışma alanlarından olan Makine öğrenmesi alanına ait bir problem olan hiper parametre optimizasyonu, model başarımlarına doğrudan etki etmektedir. Hiper parametre optimizasyonu ile makine öğrenmesi algoritmalarının başarımının pozitif yönde etkilendiği, karmaşık arama uzayına sahip olunan modellerde optimal zaman maliyeti sağlandığı yapılan çalışmalarda gözlemlenmiştir. Bu çalışma kapsamında bu probleme klasik, optimizasyon ve kuantum optimizasyon yöntemleri ile çözüm aranmıştır. Son yıllarda oldukça hız kazanan bir konu olan kuantum hesaplamanın makine öğrenmesi yöntemleri ile kullanımı ilgi görmektedir. Kuantum fiziği ve makine öğreniminin kesişme noktasında yer alan bu son teknolojik yaklaşım, klasik bilgisayarların işlemeyeceği büyüklükteki bilgiyi işlemek için kuantum mekaniğinin ilkelerinden yararlanmaktadır. Çalışmada yer alan hiper parametre optimizasyonu yöntemleri, Izgara, Rastgele ve Bayes arama; Genetik algoritma ve Parçacık sürü optimizasyonu, Kuantum genetik algoritma ve Kuantum parçacık sürü optimizasyonudur. Bu yöntemler kullanılarak klasik makine öğrenmesi algoritması olan Destek vektör makinesi ve kuantum özellikleri ile hibritleşmiş model olan Kuantum destek vektör makinesinin hiper parametreleri üzerinde deneyler yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar ışığında Izgara arama yöntemi en iyi sonucu vermekle birlikte, optimizasyon yöntemleri de bu sonuca oldukça yakın bir başarım gösterdiği gözlemlenmiştir.