이 연구는 양자 컴퓨팅이 금융 분야에 미칠 수 있는 영향을 탐구한다. 두 가지 사례 연구를 통해 양자 기계 학습 기법이 기존 모델을 개선할 수 있음을 보였다.
첫 번째 사례에서는 양자 DPP 샘플링을 이용해 랜덤 포레스트 모델의 성능을 향상시켰다. DPP 샘플링은 데이터의 다양성을 보존하여 모델의 정확도와 효율성을 높였다. 실험 결과, DPP-RF 모델은 기존 모델 대비 정확도가 약 6% 향상되었고, 포착된 고객 이탈 금액도 더 많았다.
두 번째 사례에서는 양자 신경망 모델을 활용해 신용 위험 평가 문제를 해결했다. 정규직교 및 복합 레이어를 사용한 양자 신경망 모델은 기존 완전 연결 신경망 대비 훨씬 적은 매개변수로도 유사한 성능을 달성했다. 이는 양자 아이디어를 활용하면 금융 문제에서 효과적인 기계 학습 모델을 구축할 수 있음을 보여준다.
이 연구 결과는 양자 컴퓨팅이 금융 분야에 미칠 수 있는 긍정적인 영향을 시사한다. 향후 양자 하드웨어 발전과 더불어 양자 기계 학습 기법이 금융 예측 모델의 성능을 더욱 향상시킬 것으로 기대된다.
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