`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Что для вас является метрикой простоя серверной инфраструктуры?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

IBM разработала квантовый алгоритм для машинного обучения

0 
 

IBM разработала квантовый алгоритм для машинного обучения

Группа исследователей из компании IBM разработали новые алгоритмы, которые, как они утверждают, делают возможным эффективное машинное обучение на квантовых компьютерах.

В статье, опубликованной на сервере arXiv, учёные рассказали, как такие компьютеры смогут формировать карту признаков (feature map) в многомерном пространстве, что позволит классифицировать и учитывать в обучении самые мельчайшие нюансы данных.

«Наша задача заключается в том, чтобы применить квантовые компьютеры для создания новых классификаторов, которые генерируют более сложные карты данных, — пишут авторы. — Таким образом, учёные смогут разработать более эффективный ИИ, способный, например, выявлять в данных закономерности, которые невидимы для классических компьютеров».

В статье отмечается, что новые алгоритмы на данном этапе не обеспечивают «квантового преимущества», то есть не превосходят по производительности классические методы. Причина заключается в том, что квантовые компьютеры все еще находятся в зачаточном состоянии и имеют очень ограниченные аппаратные возможности, отмечает IBM.

Компания собирается сделать указанные алгоритмы доступными для всех заинтересованных разработчиков и исследователей. Для этого она выложит их в своей библиотеке открытого кода, Qiskit Aqua.


Вы можете подписаться на наш Telegram-канал для получения наиболее интересной информации

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT