Técnica utilizada para reducir la precisión de los números en modelos de aprendizaje automático. Esto se logra mediante la representación de números con menos bits de precisión, lo que reduce el tamaño del modelo y la cantidad de recursos computacionales necesarios para su ejecución. La cuantificación puede mejorar la eficiencia y la velocidad de los modelos, especialmente en dispositivos con recursos limitados como dispositivos móviles o sistemas embebidos.

Aplicación de principios cuánticos en algoritmos de aprendizaje automático. Utiliza la computación cuántica para realizar cálculos relacionados con el aprendizaje automático, como la optimización, la clasificación y la generación de modelos. El aprendizaje automático cuántico tiene el potencial de resolver problemas complejos de manera más eficiente que los enfoques clásicos de aprendizaje automático en ciertas aplicaciones.

Paradigma de computación que utiliza principios de la mecánica cuántica, como la superposición y el entrelazamiento, para realizar operaciones computacionales. Los
computadores cuánticos pueden procesar y almacenar información de manera radicalmente diferente a los computadores clásicos, lo que les permite realizar cálculos en paralelo y resolver problemas que son difíciles o imposibles de abordar con la
computación clásica.

Algoritmo de aprendizaje por refuerzo utilizado en inteligencia artificial. Se utiliza para aprender una política óptima para tomar decisiones secuenciales en entornos basados en recompensas y penalizaciones. Q-Learning utiliza una función de valor llamada Q-function para estimar el valor esperado de una acción en un estado dado. El algoritmo ajusta iterativamente los valores de Q-function a medida que explora el entorno y aprende a maximizar las recompensas a largo plazo.