Kuantum tabanlı boyut indirgeme ve sınıflandırıcı gerçekleştirilmesi

Geleneksel bilgisayar yapısından farklı bir mimariye sahip olan kuantum bilgisayar teknolojisi hızlı bir şekilde gelişme kaydetmektedir. Son yıllarda kuantum bilgisayarlara uygun programlar, hesaplama ortamları, gerekli algoritmaların hazırlanması noktasında oldukça ses getiren çalışmaların yapıldığı gözlenmektedir. Dünya genelinde bulunan sayılı kuantum bilgisayar araştırmacılara nasıl bir ortamla karşılaşacakları konusunda genel bilgiler sağlamaktadır. Bu kuantum bilgisayarlar ve simülasyon ortamlarından faydalanarak araştırmacılar güncel çalışmalarına yön verebilmektedir. Bu tez çalışmasında kuantum hesaplama ile yapay zekânın birleşimi olan kuantum makine öğrenmesi ve algoritmaları üzerine kapsamlı çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmalar genel olarak yapay zekâ alanında önemli olan boyut indirgeme ve sınıflandırma işlemlerini kapsamaktadır. Klasik sınıflandırma algoritmalarının aksine kuantım makine öğrenme algoritmalarının yürütülmesi aşamasında giriş verisinin hesaplama ortamlarına uygun olması gerekmektedir. Kuantum hesaplama ortamlarında kullanılan kübit boyutları sınırlı bir kaynak olduğundan dolayı boyut indirgeme yöntemleri bu alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Tez çalışmasında TBA ve LDA gibi klasik boyut indirgeme yöntemleri üzerine geniş ölçekli uygulamalar gerçekleştirilmiştir. Kuantum makine öğrenme algoritmaları için kardiyoloji, diyabet ve obezite tıbbı veri setleri kullanılmıştır. Bu verisetleri üzerinde farklı senaryolarda detaylı çalışmalar yürütülmüştür. Kullanılan veri setlerinde klasik boyut indirgeme yöntemleri kullanılarak özellik haritalarına verilmiş ve kübit kullanımına uygun veri setleri elde edilmiştir. Bu yeni veri setlerine kuantum makine öğrenmesi algoritması olan Kuantum Destek Vektör Makinesi (KDVM) uygulanmıştır. KDVM algoritmasının performansını değerlendirebilmek için klasik Destek Vektör Makinesi başta olmak üzere literatürde sıklıkla kullanılan klasik sınıflandırma algoritmaları ile analizler gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen analizlerde elde edilen sonuçlar performans ve zaman bakımından irdelenmiştir. Seçilen boyut indirgeme yöntemine göre KDVM algoritmasının performansına ait çeşitli metrikler sunulmuştur. Yapılan çalışmalar tıbbi veri setleri üzerinde klasik boyut indirgeme yöntemleri ve KDVM yaklaşımının umut verici sonuçlar elde ettiğini göstermiştir. Tez çalışması, kapsamlı uygulamalar ile kuantum makine öğrenmesi alanında önemli katkılar sunmaktadır.