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Quantengestütztes maschinelles Lernen mit Classiq

Beschleunigung der Modellschulung und -inferenz durch Quantenkernel und Variationsmethoden.

Nutzung von Quantencomputern für maschinelles Lernen

Das maschinelle Lernen, ein wesentlicher Bestandteil der modernen KI, steht vor einem Quantensprung durch die Möglichkeiten des Quantencomputers bei der Parallelverarbeitung und bei probabilistischen Algorithmen. Das klassische maschinelle Lernen, das oft durch die schiere Datenmenge und die Komplexität der Berechnungen eingeschränkt wird, findet im Quantencomputing einen mächtigen Verbündeten. Dieser neue Ansatz verbessert die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen dramatisch und optimiert komplexe Algorithmen mit einer Effizienz, die über die Möglichkeiten des klassischen Rechnens hinausgeht. Bei Aufgaben wie dem Training neuronaler Netze oder der Mustererkennung können Quantenalgorithmen für maschinelles Lernen die Leistung erheblich beschleunigen und die Grenzen der KI-Entwicklung verschieben.Classiqs Plattform demokratisiert den Zugang zu diesen Quantenfortschritten. Sie ermöglicht es den Nutzern, Aufgaben des maschinellen Lernens in einem quantenkompatiblen Rahmen zu formulieren und sie in optimierte Quantenschaltungen umzuwandeln. Diese Schaltkreise werden sorgfältig entworfen, um die Stärken von Quantenprozessoren zu nutzen, und bieten einen maßgeschneiderten Ansatz für fortschrittliche KI-Anwendungen. Von der schnellen, umfassenden Datenanalyse bis hin zur Entwicklung anspruchsvoller Echtzeit-Entscheidungsalgorithmen ist die Classiq-Plattform führend und läutet eine neue Ära der KI-Innovation auf der Grundlage von Quantencomputing ein.

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Classiq-Plattform

Wichtige Quantenalgorithmen für maschinelles Lernen auf Classiq

Mehrere Quantenalgorithmen eignen sich besonders für maschinelle Lernaufgaben auf der Classiq-Plattform:

Quantenapproximierter Optimierungsalgorithmus (QAOA)

Ein hybrider quanten-klassischer Algorithmus, der kombinatorische Optimierungsprobleme annähernd löst.

Quantenneuronale Netze (QNNs)

Parametrisierte Quantenschaltungen, inspiriert von klassischen neuronalen Netzen, die Quantenzustände und Messungen nutzen, um Muster in Daten zu lernen.

Quanten-Monte-Carlo

Eine Quantenberechnungsmethode, die numerische Größen durch wiederholte Zufallsstichproben schätzt.

Die transformative Rolle von Quantum Machine Learning in Schlüsselindustrien

Gesundheitswesen: Die Quantenoptimierung kann die Patientenversorgung durch effiziente Ressourcenzuweisung, Behandlungsplanung und Analyse medizinischer Forschungsdaten verbessern.

Leistungsstarke, hardwareunabhängige Entwicklung von Quanten-Code für Derivate, Portfolios, Risiken und mehr.

Fertigung und Industrie 4.0: Diese Technologie optimiert die Produktionsprozesse, das Lieferkettenmanagement und die vorausschauende Wartung, was zu höherer Effizienz und geringeren Kosten führt.

Finanzen: Für Portfolio-Optimierung und Vermögensverteilung.

Lassen Sie uns gemeinsam Ihren Quantenvorteil entdecken

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