В этой статье я разъясняю, как квантовые вычисления, машинное обучение, глубокое обучение и искусственный интеллект могут революционизировать науку о данных будущего. Благодаря новым захватывающим функциям квантового машинного обучения руководители предприятий во всем мире хотят очень быстро извлечь выгоду из возможностей квантовых вычислений.

Что такое квантовое машинное обучение (QML)?

Доктор Амит Рэй определил QML как: Квантовое машинное обучение - это отрасль науки и технологий, которая связана с применением квантово-механических явлений, таких как суперпозиция, запутанность, согласованность и туннелирование, для разработки программного и аппаратного обеспечения для создания машин. способность изучать идеи и закономерности из данных и окружающей среды, а также способность автоматически адаптироваться к меняющимся ситуациям с высокой точностью, точностью и скоростью . Источник: Квантовые вычислительные алгоритмы для искусственного интеллекта

Машинное обучение - это набор алгоритмов, которые обучаются на наборе данных, чтобы делать прогнозы или предпринимать действия для оптимизации некоторых систем. Например, контролируемые алгоритмы классификации используются для классификации потенциальных клиентов на хороших и плохих перспектив для целей получения кредита на основе исторических данных. Используемые методы для данной задачи (например, контролируемая кластеризация) разнообразны: наивный байесовский метод, SVM, нейронные сети, ансамбли, правила ассоциации, деревья решений, логистическая регрессия или их сочетание. Цель квантового машинного обучения - объединить квантовый мир с машинным обучением и изучить лучшее из обоих миров.

Квантовое машинное обучение

В настоящее время ведущими лидерами в области технологий квантового машинного обучения являются Dr. Амит Рэй из Compassionate AI Lab , Доктор. Мария Шульд из Xanadu , D-Wave Systems Inc, Канада и Лаборатория квантового искусственного интеллекта НАСА .

Большое преимущество квантовых вычислений состоит в том, что они позволяют экспоненциально увеличивать количество измерений, которые они могут обрабатывать. В то время как классический перцептрон может обрабатывать входные данные размером N, квантовый перцептрон может обрабатывать 2 ^ N измерений.

Сегодняшние квантовые компьютеры, в принципе, можно использовать для обучения на основе данных, отображая данные в пространстве, в котором существуют только квантовые состояния. Разработка квантовых схем, которые могут решить проблемы, которые невозможно решить с помощью любой эквивалентной классической схемы. квантовый вентиль может выполнять матричное умножение с экспоненциальной скоростью по сравнению с классическими машинами. Основное преимущество квантовых вычислений заключается в том, что они могут выполнять любую задачу намного быстрее по сравнению с классическим компьютером. В квантовых вычислениях кубит - это обычное состояние суперпозиции, и поэтому есть преимущество экспоненциального ускорения, которое достигается за счет обработки количества вычислений.

Однако нам нужно нечто большее, чем 1000 кубитов чрезвычайно качественных кубитов с низким уровнем ошибок и длительным временем согласования, чтобы это работало.

Алгоритмы машинного обучения, которые пытаются перевести классическое машинное обучение в квантовое, - это квантовые байесовские сети и квантовые машины Больцмана, которые, естественно, довольно легко обобщаются на квантовую сферу.

Машинное обучение и большие данные

10 м квантового машинного обучения и 17 м больших данных дают общее представление о будущей интегрированной технологии. Поиск скрытых закономерностей и извлечение ключевых идей из данных - самая важная часть машинного обучения. Создавая прогнозные модели и используя статистические методы, машинное обучение позволяет вам копать под поверхностью и исследовать данные в минутном масштабе. На понимание данных и извлечение шаблонов вручную уйдут дни, тогда как алгоритмы машинного обучения могут выполнять такие вычисления менее чем за секунду.

Поиск автоматизированных подходов в информатике не нов. Машинное обучение - самая востребованная технология на современном мировом рынке. Его приложения варьируются от беспилотных автомобилей до прогнозирования смертельных заболеваний.

В моем случае в течение последних 10 лет я специализировался на межмашинном взаимодействии и между устройствами, разрабатывая системы для автоматической обработки больших наборов данных и выполнения автоматических транзакций.

Из-за чрезмерного производства данных нам нужен метод, который можно использовать для структурирования, анализа и извлечения полезной информации из данных. Сервисы машинного обучения Amazon, Машинное обучение Azure, Google Cloud AI и IBM Watson - четыре ведущих сервиса облачного машинного обучения, которые позволяют быстро обучать и развертывать модели.

Как и в любой другой научной дисциплине, специалисты по обработке данных могут заимствовать методы из смежных дисциплин, хотя мы разработали свой собственный арсенал, особенно методы и алгоритмы для автоматизированной обработки очень больших наборов неструктурированных данных, даже без вмешательства человека, для выполнения транзакций в режиме реального времени. или делать прогнозы.

Природа больших данных

Большинство организаций в современном мире имеют дело с огромным объемом данных. Большой объем данных вызывает несколько проблем. Большие данные представлены в виде структурированных, неструктурированных, массивных однородных и разнородных данных. В 2014 году в Data Science Central Кирк Борн определил большие данные в виде 10 V, то есть объема, разнообразия, скорости, достоверности, достоверности, ценности, изменчивости, места проведения, словарного запаса и неопределенности.

Интернет вещей и большие данные

Хотя Интернет вещей и большие данные развивались независимо, с течением времени они стали взаимосвязанными. Интернет вещей (IoT) относится к системе подключенных через Интернет физических объектов. «Вещь» в IoT может относиться к человеку или любому устройству, которое назначается через IP-адрес. «Вещь» собирает и передает данные через Интернет без какого-либо ручного вмешательства с помощью встроенных технологий. Это помогает им взаимодействовать с внешней средой или внутренними состояниями для принятия решений. Согласно исследованию, к 2020 году через Интернет вещей будет создано около 4,4 триллиона ГБ данных.

Большой объем неструктурированных данных генерируется устройствами Интернета вещей, которые собираются в системе больших данных. Большой объем данных, генерируемых Интернетом вещей, во многом зависит от их трех факторов: объема, скорости и разнообразия.

Квантовый компьютер, машинное обучение, Интернет вещей и большие данные - это первые развивающиеся технологии. Важность слияния и внедрения этих технологий очень высока.

Последние мысли:

Внедрение технологий больших данных и искусственного интеллекта для квантовых вычислений является сложной задачей, и эта трансформация не произойдет в одночасье. Это путешествие: многие корпоративные организации сначала пошли по этому пути с машинного обучения, а затем с квантовыми вычислениями.