prikaz prve stranice dokumenta Cjevovod za kvantno strojno učenje
Rad nije dostupan
diplomski rad
Cjevovod za kvantno strojno učenje
2022. urn:nbn:hr:168:407220
Cvitanović, Marijo
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Cvitanović, M. (2022). Cjevovod za kvantno strojno učenje (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:407220

Cvitanović, Marijo. "Cjevovod za kvantno strojno učenje." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:407220

Cvitanović, Marijo. "Cjevovod za kvantno strojno učenje." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:407220

Cvitanović, M. (2022). 'Cjevovod za kvantno strojno učenje', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 15.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:407220

Cvitanović M. Cjevovod za kvantno strojno učenje [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 15.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:407220

M. Cvitanović, "Cjevovod za kvantno strojno učenje", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:407220

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:407220
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovCjevovod za kvantno strojno učenje
Naslov (engleski)Pipeline for quantum machine learning
AutorMarijo Cvitanović
MentorMario Brčić (mentor)
Član povjerenstvaMario Brčić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaKrešimir Fertalj (član povjerenstva)
Član povjerenstvaNikica Hlupić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-07-04, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Podatkovni sustav koji omogućava pouzdano i učinkovito provođenje operacija nad velikim skupovima podataka se naziva cjevovod. Podržavaju se i izvode operacije od dobave podataka, njihove pred-obrade te za stvaranje i korištenje modela. Radi pouzdanosti sustava i modela, koristi se prikupljanje dijagnostičkih podataka o funkcioniranju pojedinih faza u cjevovodu te se statistike prikazuju u prikladnom sučelju da bi podatkovni inženjer ili podatkovni znanstvenik mogli osiguravati željeni poslovni efekt. U ovom radu je izrađen cjevovod koji automatizira sve procese vezane za kvantni model strojnog učenja. Od verzioniranja modela do njegovog promatranja. Konstruirana je i objašnjena arhitektura i svaki njen detalj. Naposljetku, modelu, koji je postavljen na Kubernetes grozd, je moguće pristupiti preko REST servisa i dobiti odgovor na postavljeni upit.
Sažetak (engleski)
A pipeline is a data system that enables reliable and efficient operations on large datasets. Operations from data supply, their pre-processing are supported and performed creating and using models. For system and model reliability, diagnostic collection is used on data of individual phases in the pipeline and statistics are displayed in a suitable interface. That interface could provide the desired business effect to a data engineer or data scientist. In this paper, pipeline was created that can automate the training and use of a separate model of quantum machine learning. The system architecture is constructed and explained which allows execution on a quantum computer as well as on a simulator. Trained and powered can be accessed through the REST service.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:407220
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-14 20:13:00