Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Quantum Kernel
Fonction de similarité calculée à l'aide de circuits quantiques qui mesure la distance entre des données transformées dans un espace de Hilbert quantique. Les quantum kernels exploitent l'intrication et la superposition pour capturer des corrélations complexes inaccessibles aux kernels classiques.
Feature Map Quantique
Transformation non-linéaire encodant des données classiques en états quantiques via des circuits paramétrés. Cette carte permet de projeter des données dans des espaces de grande dimension où des séparations linéaires deviennent possibles.
Matrice de Gramm Quantique
Matrice de similarité calculée en évaluant les produits scalaires quantiques entre toutes les paires de points de données transformés. Cette matrice capture les relations géométriques des données dans l'espace de feature quantique.
Quantum Feature Space
Espace de haute dimension où les données classiques sont projetées via des transformations quantiques non-linéaires. Cet espace permet de révéler des structures complexes et des patterns invisibles dans l'espace original.
Quantum Data Embedding
Technique spécifique d'encodage préservant la structure géométrique des données dans l'espace quantique. L'embedding quantique maintient les distances et relations importantes entre les points de données.
Quantum Kernel Alignment
Optimisation des paramètres de feature maps quantiques pour maximiser l'alignement avec les étiquettes cibles. Cette technique améliore la performance des classifieurs quantiques en adaptant les kernels à la tâche spécifique.
Quantum Kernel Trick
Extension du kernel trick classique utilisant des circuits quantiques pour calculer implicitement des features de haute dimension. Cette approche évite la malédiction de la dimensionnalité tout en capturant des structures complexes.