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Apprentissage automatique amélioré par les quanta avec Classiq

Accélérer l'apprentissage et l'inférence des modèles grâce aux noyaux quantiques et aux méthodes variationnelles.

Exploiter l'informatique quantique dans l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique, qui fait partie intégrante de l'IA moderne, est sur le point de faire un bond en avant grâce aux capacités de l'informatique quantique en matière de traitement parallèle et d'algorithmes probabilistes. L'apprentissage automatique classique, souvent limité par le volume de données et la complexité des calculs, trouve un allié puissant dans l'informatique quantique. Cette nouvelle approche améliore considérablement le traitement et l'analyse de grands ensembles de données, en optimisant des algorithmes complexes avec une efficacité hors de portée de l'informatique classique. Par exemple, dans des tâches telles que l'entraînement de réseaux neuronaux ou la reconnaissance de formes, les algorithmes quantiques d'apprentissage automatique peuvent accélérer considérablement les performances, repoussant ainsi les limites du développement de l'IA.La plateforme Classiq démocratise l'accès à ces avancées quantiques. Elle permet aux utilisateurs de formuler des tâches d'apprentissage automatique dans un cadre compatible avec le quantique, en les transformant en circuits quantiques optimisés. Ces circuits sont méticuleusement conçus pour exploiter les forces des processeurs quantiques, offrant ainsi une approche sur mesure des applications avancées de l'IA. De l'analyse rapide et complète des données au développement d'algorithmes sophistiqués de prise de décision en temps réel, la plateforme Classiq est à l'avant-garde, ouvrant une nouvelle ère d'innovation en matière d'IA alimentée par l'informatique quantique.

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Plate-forme Classiq

Algorithmes quantiques clés pour l'apprentissage automatique sur Classiq

Plusieurs algorithmes quantiques sont particulièrement adaptés aux tâches d'apprentissage automatique sur la plateforme Classiq :

Algorithme d'optimisation approximative quantique (QAOA)

Un algorithme hybride quantique-classique qui résout approximativement les problèmes d'optimisation combinatoire.

Réseaux neuronaux quantiques (QNN)

Circuits quantiques paramétrés inspirés des réseaux neuronaux classiques qui utilisent les états quantiques et les mesures pour apprendre les modèles dans les données.

Le rôle transformateur de l'apprentissage automatique quantique dans des secteurs clés

Santé : L'optimisation quantique peut améliorer les soins aux patients grâce à une allocation efficace des ressources, à la planification des traitements et à l'analyse des données de la recherche médicale.

PowPowerful, développement de code quantique indépendant du matériel pour les produits dérivés, les portefeuilles, les risques, etc.

Fabrication et industrie 4.0 : Cette technologie optimise les processus de production, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et la maintenance prédictive, ce qui permet d'accroître l'efficacité et de réduire les coûts.

Finance : Pour l'optimisation des portefeuilles et l'allocation d'actifs.

Découvrons ensemble votre avantage quantique

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