Kate Smith-Miles

Un cadre pour évaluer les algorithmes de machine learning en utilisant la Théorie de la Réponse des Items.

La recherche se concentre sur l'amélioration des réglages des paramètres pour l'algorithme d'optimisation quantique approximatif.

Cette étude évalue l'impact des données de faible fidélité sur les modèles de substitution.