机构名称：
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在这项工作中，我们提出了AutoQML，该框架将量子机学习（QML）算法无缝集成到自动化机器学习（AUTOML）中。利用汽车范式的优势，该框架是有意设计的，以高度的抽象设计，从而消除了用户在机器学习（ML）（ML）和量子计算（QC）方面具有丰富经验的需求。该工具可以自动构建典型的ML管道的整个过程，包括数据清洁和预处理以及模型选择，优化和评估。此外，它自动化了QC特定方面的主张，例如在实际量子硬件上选择量子后端和执行管理。AutoQML利用Ray作为其基础自动化优化框架，并采用内部DESEDERPEREP QML库Squlearn提供QML算法。这两个组合都提供了低级功能，并且可以用作独立解决方案。最后，我们深入研究将框架纳入量子计算平台plankqk所需的集成步骤。
自动量子机学习的框架
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