Публикации по теме 'quantum-computing'
QML — Введение
На сегодняшнем уроке я познакомился с захватывающим миром квантового машинного обучения.
Алгоритмы классического машинного обучения в последнее время значительно ускорились благодаря наличию более мощного в вычислительном отношении оборудования.
Если к этому добавить квантовые идеи, результаты могут быть еще более оптимистичными.
Существует четыре различных вида пересечения квантовых вычислений и машинного обучения: использование классической или квантовой информации и выполнение..
Квантовое машинное обучение
В нашей последней статье мы исследовали квантовую криптографию и ее работу. В этой статье приготовьтесь войти в удивительный мир квантового машинного обучения! Пристегнитесь, потому что мы собираемся прокатиться по ошеломляющему пересечению квантовой физики и передового искусственного интеллекта.
А теперь представьте себе: у вас есть старый добрый классический компьютер, выполняющий сложные вычисления. Это похоже на старый надежный велосипед, который крутит педали через данные. Но..
Введение в квантовые компьютеры — Executive Bootcamp — Часть 1
Я только что закончил видео для первой части учебного курса Quantum Computer Executive Bootcamp, и оно было выпущено eXacognition на Youtube. Выше есть ссылка на видео. Меня попросили создать этот контент для очень интенсивных и целенаправленных групп руководителей. В части 1 обсуждаются некоторые базовые концепции для подготовки к более продвинутым и сложным обсуждениям в следующих разделах и инвестиционной части буткемпа. Вся «вступительная» часть длится около 4 часов, поэтому в..
Запутанность и ее роль в квантовых вычислениях
Запутанность — это фундаментальная концепция квантовой механики, которая с момента ее открытия в 1930-х годах привлекала как ученых, так и общественность. Это относится к явлению, при котором две или более квантовых частицы могут коррелировать таким образом, что их состояния неразрывно связаны, независимо от расстояния между ними. Эта корреляция сильнее любой классической корреляции и описывается математической концепцией, известной как квантовое состояние.
Квантовое машинное обучение и будущее ИИ
[Ссылка на баннер: https://drive.google.com/file/d/1B5Lx8PFbpYcFBhf8FMFcOWcm2uTcAc62/view?usp=sharing
Ссылка на изображение: https://www.pexels.com/photo/high-angle-photo-of-robot-2599244/ ]
Квантовое машинное обучение — это мощный инструмент, призванный обеспечить цифровую трансформацию, к которой постепенно прибегают многие организации. Это управляемый данными аспект автоматизации, основанный на постоянном развитии квантовых вычислений как в теории, так и на практике. Все..
Как работают квантовые вычисления и что это такое?
Все, что вам нужно знать о квантовых компьютерах и их странном мире
Введение
Исследования в быстро развивающейся области квантовых вычислений могут полностью изменить то, как мы обрабатываем информацию. В то время как обычные компьютеры используют классические биты, которые могут быть либо 0, либо 1, квантовые компьютеры используют квантовые биты или кубиты, которые используют особые характеристики квантовой физики. Цель этой статьи — представить подробный обзор квантовых вычислений..
Квантовые компьютеры НЕ такие мощные, как вы думаете…
Многие люди думают о квантовых компьютерах как о чем-то очень мощном, и они будут работать в сто раз быстрее, чем обычные компьютеры… НЕТ. На самом деле это не так.
Эта статья будет посвящена тому, как работает квантовый компьютер и каковы его реальные преимущества. Поверьте мне, скорость… не его преимущество.
Через что я пройду
Короче говоря, сначала я объясню, как на самом деле работают атомы, потому что это не так просто, как электроны, протоны и нейтроны. Затем я..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..