Bespreking - 

0

Bespreking - 

0

Hoe TensorFlow Quantum kan help met masjienleeruitdagings

Ons is in die 21st eeu, en die wêreld is soveel gedigitaliseer in hierdie eeu. Ons gaan daaroor praat en verstaan masjienleer in hierdie artikel en sal die verskillende raamwerke van Quantum Masjienleermasjienleer kan ook bekend staan ​​as 'n subveld van Kunsmatige Intelligensie(AI). 

masjienleer is 'n wetenskaplike proses waar die studie van statistiese en algoritmesmodelle wat gebruik word om 'n spesifieke taak uit te voer sonder enige spesifieke instruksies of patrone. Die Amerikaanse pionier, Arthur Samuel, wat op die gebied van Kunsmatige Intelligensie en rekenaarspeletjies, het die term 'masjienleer”In 1959 en nou is daar geweldige groei op hierdie gebied. 

Tensorvloei Quantum is 'n program wat onlangs bekendgestel is, wat baie nuttig is en help om bymekaar te kom quantum computing inisiatiewe en machine learning. Tensorvloei-kwantum is 'n einde tot einde open source Masjienleer wat help om baie op te los uitdagings.

Ontwerp van Tensor Flow Quantum

Om die probleme van die NISQ-era op te los quantum machine learning, TensorFlow Quantum (TFQ) is ontwerp. In die ontwerp van Tensor-vloei word verskillende modelle en bewerkings gebruik quantum computing primitiewe aan die tensor vloei ekosisteem wat kragtige kwantum-klassieke hibriede stelsels skep. Deur beide tradisionele en quantum computing tegnieke, Tensor vloei kwantum (TFQ) help gebruikers en ontwikkelaars baster te skep Kunsmatige intelligensie algorithms.

TensorFlow Kwantitatiewe primitiewe

TFQ het twee datatipe primitiewe.

  1. Kwantum stroombaan: Quantum Circuit verteenwoordig Cirq-gedefinieerde kwantumkringe-kring. Kring binne TensorFlow. Dit skep groepe stroombane van verskillende grootte, wat soortgelyke groepe van verskillende datapunte met werklike waarde insluit.
  2. Pauli som: Pauli-som Stel lineêre kombinasies van tensorprodukte van Pauli-operateurs voor wat in Cirq gedefinieer word. Soos stroombane, skep u groepe van verskillende groottes.

TensorFlow Quantum help om verskillende soorte in die gesig te staar uitdagings of Masjienleer. Sommige van hulle word hieronder genoem.

1. Los ingewikkelde probleme vinniger op

Met behulp van verskillende en groeiende grootte, kan die rekenaars met Tensorkwantum kan berekenings binne sekondes van groot data voltooi. kwantumrekenaars gebruik “qubits”, maar tradisionele rekenaars gebruik “0” en “1”, wat meer tyd neem om dieselfde data te bereken.

2. Hantering van groot datastelle

Kwantumrekenaars is ontwerp om groot data binne 'n kort tydperk te bestuur, wat nuwer tegnologieë soos KI en Masjienleer programme sonder foute en ontwikkelaars is nou in staat om groot datastelle meer doeltreffend te bestuur.

3. Bestryding van bedrogbedrog

Aangesien baie van die banke en finansiële sektore KI gebruik. Die gebruik van Tensor Flow Quantum help die toepassing om bedrog op te spoor.

4. Integrasie van meerdere datastelle

Die hantering van groot en verskillende soorte data is een van die belangrikste en moeilikste take vir enige onderneming of organisasie, soms kan die data te klein of te groot wees. Om hierdie soort datastelle op te los en te hanteer, kan Tensor flow Quantum-rekenaars gebruik word wat die analise makliker en vinniger maak.

5. Foutregstelling

Foutregstelling is een van die belangrikste probleme waarmee baie van die organisasies te kampe het. Die Tensor-vloeikwantumstelsel word gebruik om te beskerm en reg te stel.

Afgesien hiervan is daar nog baie meer uitdagings soos sensitiwiteit vir interaksie met die omgewing, afronding, bou van beter modelle ens.

Sedert Tensor vloei Quantum fokus op Oop bron filosofie maak dit makliker om die sagteware en stelsels te gebruik en te bestuur. Deur dit te gebruik, help dit om tradisionele en nuwer tegnologieë saam te kombineer, wat help vir organisasie, banksektore en oral in die samelewing.

Tags:

Anurag

0 Comments

Teken in op ons nuusbrief

Teken in op ons nuusbrief

Sluit aan by ons poslys om die jongste nuus en opdaterings van ons span te ontvang.

Jy het suksesvol aangemelde!

Deel hierdie
%d bloggers soos hierdie: