D-Wave stellt hybrides Solver-Plug-in für maschinelle Lernanwendungen vor

D-Wave hat ein neues Hybrid-Solver-Plug-in für die Funktionsauswahl für sein Ocean SDK vorgestellt, eine Funktion, die darauf abzielt, Unternehmen dabei zu unterstützen, die Quantentechnologie zu nutzen, um die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen (ML) zu einem Zeitpunkt zu optimieren, an dem viel mehr Unternehmen KI einführen und ML-Technologien

Das Hybrid-Solver-Plug-in, das jetzt zum Download verfügbar ist, ermöglicht es Entwicklern, Quantum einfacher in die Funktionsauswahl für ML-Workflows zu integrieren. D-Wave sagte, es sei so konzipiert, dass es sich nahtlos in scikit-learn integrieren lässt, eine branchenübliche, hochmoderne ML-Bibliothek für Python.

Laut IDC glauben 78 % der Unternehmen, dass KI-gesteuerte Projekte einen erheblichen oder sehr erheblichen Einfluss auf die Geschäftsergebnisse haben, aber Projekte können komplex und zeitaufwändig sein, weshalb Tools, die diese Bemühungen rationalisieren können, Vorrang haben

„Aufkommende KI/ML-Technologien für die Erkennung und Wiederverwendung von Funktionen können einen schnelleren Time-to-Business-Wert ermöglichen und Informationen im gesamten Unternehmen synthetisieren“, sagte Kathy Lange, Research Director für KI und Automatisierung bei IDC.

„Wir hören von Kunden, dass die Kombination von Quantenhybridlösungen mit Feature Die Auswahl im KI/ML-Modelltraining ist wichtig, um die geschäftlichen Auswirkungen zu beschleunigen“, fügte Murray Thom, Vice President of Quantum Business Innovation bei D-Wave, hinzu. „Dieses Plug-in ist ein weiteres Beispiel dafür, wie D-Wave Quanten-ML-Workstreams erleichtert und es einfach macht, die Optimierung in die Bemühungen um die Funktionsauswahl einzubeziehen.“

Die Funktionsauswahl – ein wichtiger Baustein des maschinellen Lernens – ist das Problem von Bestimmung eines kleinen Satzes der repräsentativsten Merkmale zur Verbesserung des Modelltrainings und Leistung in ML. Mit dem neuen Plug-in, das komplexe Optimierungsformulierungen abstrahiert, müssen ML-Entwickler keine Experten in Optimierung oder hybrider Lösung sein, um die geschäftlichen und technischen Vorteile beider zu nutzen. Entwickler, die Anwendungen zur Funktionsauswahl erstellen, können mit scikit-learn eine Pipeline erstellen und dann die hybriden Solver von D-Wave einfacher und effizienter in diesen Workflow einbetten, so D-Wave.

Dan O'Shea befasst sich seit über 25 Jahren mit Telekommunikation und verwandten Themen, darunter Halbleiter, Sensoren, Einzelhandelssysteme, digitale Zahlungen und Quantencomputer/-technologie.

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• Quelle: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/d-wave-unveils-hybrid-solver-plug-in-for-machine-learning-apps/