量子認知機械学習：金融予測
量子認知に基づく機械学習アルゴリズム学習の新しいパラダイムを提示
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従来の機械学習手法は次元の呪いに苦しんでいます。ここでは、Ryan Samson、Jeffrey Berger、Luca Candelori、Vahagn Kirakosyan、Kharen Musaelian、Dario Villaniが、量子認識のアイデアに基づいた新しい機械学習アプローチを紹介します。QCMLの複雑さは、指数関数的ではなく、入力数に対して線形にスケールします。著者らはQCMLを株式リターンの予測に応用した例を示しています。
過去10年間で、機械学習技術は飛躍的に向上し、生産性と技術の飛躍的な進歩が期待されています。その一方で、生成人工知能や統計的機械学習全般の現在のフレームワークには、根本的な何かが欠けているという理解も広まりつつあります（Dawid & LeCun 2022）。
本稿では、量子認知（Busemeyer &
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