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DESCRIPTION:Ces dernières années\, la réalisation d'ordinateurs quantiques 
 revêt un intérêt important. Pour autant\, à quoi serviront ces machines? E
 n particulier\, pouvons-nous savoir si les algorithmes quantiques pourront
  être utilisés dans le domaine de l'apprentissage automatique\, pour le lo
 ng terme ou le court terme? Nous montrerons comment relier les principes f
 ondamentaux du machine learning et de l'informatique quantique par l'algèb
 re linéaire. Ces résultats sont ensuite utilisés pour développer de nouvea
 ux algorithmes quantiques (produit de matrices\, estimation de distances) 
 en particulier pour l'apprentissage automatique non supervisé (k-means\, s
 pectral clustering) et en réseau de neurones (FNN\, CNN\, OrthogonalNN). C
 ela nous permettra de définir de nombreuses procédures fondamentales\, not
 amment en analyse vectorielle et en analyse de graphes. Nous analyserons l
 a complexité de ces algorithmes quantiques par rapport à leur version clas
 sique\, et étudierons des effets aléatoires dus à la nature quantique du c
 alcul. \n\n\nhttps://combalgo.labri.fr/pmwiki.php/Groupe/Info-Quantique
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