000154650 001__ 154650 000154650 005__ 20250513101703.0 000154650 037__ $$aTAZ-TFG-2023-3073 000154650 041__ $$aeng 000154650 1001_ $$aPérez García de Carellán, Juan Manuel 000154650 24200 $$aQuantum machine learning for disease diagnosis 000154650 24500 $$aInteligencia artificial cuántica para el diagnóstico de enfermedades 000154650 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2023 000154650 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000154650 520__ $$aEl trabajo introduce lo que es el "machine learning", concretamente el aprendizaje supervisado, y mediante la mezcla de las redes neuronales artificiales y las bases de la mecánica cuántica, se estudia un modelo híbrido (clásico-cuántico) de red neuronal. Para ello, se tratan conjuntos de datos para la realización de un ejercicio de clasificación de distintas actividades humanas, con el objetivo final de poder relacionar esto con la detección anticipada de enfermedades relacionadas con la mala postura o musculares. <br /><br /> 000154650 521__ $$aGraduado en Física 000154650 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000154650 700__ $$aZueco Láinez, David$$edir. 000154650 700__ $$aDel Hoyo Alonso, Rafael$$edir. 000154650 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bFísica de la Materia Condensada$$cFísica de la Materia Condensada 000154650 8560_ $$f795236@unizar.es 000154650 8564_ $$s1256432$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/154650/files/TAZ-TFG-2023-3073.pdf$$yMemoria (eng) 000154650 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:154650$$pdriver$$ptrabajos-fin-grado 000154650 950__ $$a 000154650 951__ $$adeposita:2025-05-13 000154650 980__ $$aTAZ$$bTFG$$cCIEN 000154650 999__ $$a20230706230057.CREATION_DATE