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Quantum-Assisted Hilbert-Space Gaussian Process Regression

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田中専務

拓海先生、最近部下が「量子」を絡めた論文に触れておくべきだと言いまして、正直よく分かりません。要するに我が社の現場で役に立つんですか？費用対効果が気になります。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね、田中専務！まず結論だけをお伝えすると、この論文は「データ数Nに依存して重くなる古典的なガウス過程回帰を、低次元の基底Mに変換して計算量を大幅に減らす方法」を示しており、将来的に大量データを扱う解析での

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
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