📅 일시

2026년 1월 15일 (목) 오후 5시~6시

🎯 제목

Why Quantum Classifiers Can Generalize from Few Data?

📚 소개

본 세션에서는 왜 양자 분류기(Quantum Classifier)가 소량의 데이터(few data) 환경에서도 비교적 안정적인 일반화 성능을 보일 수 있는지를 직관적으로 설명합니다. 고차원 힐베르트 공간에서의 양자 회로가 어떻게 복잡도를 효과적으로 제어하면서 분류 성능을 유지하는지 살펴보고, 특히 overfitting이 쉽게 발생하는 대회·경진대회 환경에서 이러한 특성이 왜 실질적인 이점이 되는지에 대한 motivation을 제시합니다. 또한 예시 문제를 기반으로 한 실험 결과를 공유하여, 모델 복잡도, 형태와 일반화 사이의 관계를 실험적으로 보여줍니다. 이를 통해 현재 진행 중인 대회에서 모델 설계 방향을 잡는 데 직접적으로 활용할 수 있는 인사이트를 제공하는 것을 목표로 합니다.

🧑‍🏫 연사

이영석 | 노르마 연구원

📺 라이브 보기

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