IQT का "जर्नल क्लब" एक साप्ताहिक लेख श्रृंखला है जो हाल के क्वांटम प्रौद्योगिकी शोध पत्र को तोड़ता है और क्वांटम पारिस्थितिकी तंत्र पर इसके प्रभावों पर चर्चा करता है। इस सप्ताह का पेपर, में प्रकाशित हुआ संचार प्रकृति, स्केलेबल मशीन-लर्निंग मॉडल के लिए प्रभावी क्वांटम एल्गोरिदम विकसित करने पर केंद्रित है।
क्वांटम कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग क्रांतिकारी तकनीकी प्रगति में सबसे आगे हैं, प्रत्येक क्रमशः गणना और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के परिदृश्य को फिर से परिभाषित करने के लिए तैयार है। इन दो डोमेन का अभिसरण कम्प्यूटेशनल क्षमताओं के एक नए युग की शुरुआत करता है, जहां बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण में कुछ सबसे महत्वपूर्ण चुनौतियों का समाधान करने के लिए क्वांटम यांत्रिकी के सिद्धांतों का लाभ उठाया जाता है। ऐसा करने के लिए, प्रित्ज़कर स्कूल ऑफ़ मॉलिक्यूलर इंजीनियरिंग के शोधकर्ता शिकागो विश्वविद्यालय, कंप्यूटिंग के सिद्धांत के लिए सिमंस इंस्टीट्यूट में बर्कले में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, ब्रैंडिस यूनिवर्सिटी, और फ्री यूनिवर्सिटी बर्लिन में कॉम्प्लेक्स क्वांटम सिस्टम के लिए डेहलेम सेंटर ने क्वांटम कंप्यूटिंग में मशीन-लर्निंग स्केलेबिलिटी के लिए उपयोग करने के लिए प्रभावी एल्गोरिदम विकसित करने पर ध्यान केंद्रित किया। क्वांटम एल्गोरिदम के जटिल यांत्रिकी को बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग की जटिल आवश्यकताओं के साथ जोड़कर, यह शोध, में प्रकाशित हुआ संचार प्रकृति, पारंपरिक कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण की सीमाओं पर काबू पाने की दिशा में एक आशाजनक मार्ग को उजागर करता है, जो दोनों क्षेत्रों पर परिवर्तनकारी प्रभाव के लिए मंच तैयार करता है।
मशीन-लर्निंग मॉडल पर एक नज़र
परंपरागत रूप से, ऐसे विस्तृत मशीन-लर्निंग मॉडल का प्रशिक्षण समय लेने वाला और संसाधन-गहन रहा है, जिसके लिए अक्सर महत्वपूर्ण वित्तीय निवेश और पर्याप्त कार्बन उत्सर्जन की आवश्यकता होती है। हालाँकि, यह नया अध्ययन इसके अनुप्रयोग के माध्यम से एक नया समाधान प्रस्तावित करता है सहिष्णु गलती मशीन लर्निंग में आधारशिला तकनीक, स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट एल्गोरिदम की दक्षता बढ़ाने के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग। क्वांटम यांत्रिकी के सिद्धांतों का लाभ उठाकर, यह दृष्टिकोण मॉडल के आकार और उनकी प्रशिक्षण प्रक्रियाओं में पुनरावृत्तियों की संख्या के सापेक्ष कम्प्यूटेशनल संसाधनों के स्केलिंग व्यवहार में पर्याप्त सुधार का वादा करता है।
इस अध्ययन के केंद्र में यह परिकल्पना है कि क्वांटम कंप्यूटिंग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए विशेष रूप से बड़े पैमाने के अनुप्रयोगों के क्षेत्र में, जो न्यूनतम सीखने की दर के साथ पर्याप्त रूप से अपव्यय और विरल दोनों हैं, प्रभावी रूप से कुशल समाधान प्रदान कर सकती है। यह पहले से विघटनकारी अंतर समीकरणों पर लागू क्वांटम एल्गोरिदम को अनुकूलित करने पर आधारित है, जो स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट वंश प्रक्रियाओं के लिए उनकी प्रयोज्यता को प्रदर्शित करता है। अध्ययन इन सुधारों को सैद्धांतिक रूप देता है और व्यापक संख्यात्मक प्रयोगों के माध्यम से उन्हें मान्य करता है, जो बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग मॉडल में प्रूनिंग के बाद क्वांटम-संवर्धित प्रारंभिक-चरण सीखने की क्षमता को प्रदर्शित करता है।
इस अध्ययन के बड़े निहितार्थ
क्वांटम कंप्यूटिंग के क्षेत्र और मशीन लर्निंग में इसके अनुप्रयोग के लिए इस शोध के निहितार्थ गहरे हैं। यह बड़े पैमाने पर मशीन-लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के तरीके में एक आदर्श बदलाव का सुझाव देता है, जो संभावित रूप से वर्तमान प्रथाओं की महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल और पर्यावरणीय लागत को कम कर सकता है। यह संकेत देकर कि दोष-सहिष्णु क्वांटम एल्गोरिदम को अत्याधुनिक मशीन लर्निंग मॉडल की प्रशिक्षण प्रक्रियाओं में प्रभावी ढंग से एकीकृत किया जा सकता है, यह कार्य अधिक टिकाऊ और कुशल कम्प्यूटेशनल पद्धतियों की ओर एक मार्ग को उजागर करता है।
यह अध्ययन शास्त्रीय और क्वांटम कंप्यूटिंग के क्षेत्रों के बीच संवाद को और समृद्ध करता है, एक सहजीवी संबंध का सुझाव देता है जहां क्वांटम कंप्यूटिंग तंत्रिका नेटवर्क के शास्त्रीय प्रशिक्षण के त्वरक के रूप में कार्य करता है। यह मौजूदा कम्प्यूटेशनल प्रतिमानों को चुनौती देता है और जटिल मशीन-लर्निंग समस्याओं को हल करने में क्वांटम एल्गोरिदम के व्यावहारिक अनुप्रयोग में भविष्य के शोध के लिए मंच तैयार करता है। निष्कर्ष क्वांटम-शास्त्रीय इंटरफ़ेस में आगे की जांच की आवश्यकता को रेखांकित करते हैं, विशेष रूप से क्वांटम कम्प्यूटेशनल लाभों का पूरी तरह से लाभ उठाने के लिए मॉडल की विरलता और असंगति को अनुकूलित करने में।
केना ह्यूजेस-कैसलबेरी इनसाइड क्वांटम टेक्नोलॉजी में प्रबंध संपादक और JILA (कोलोराडो बोल्डर विश्वविद्यालय और एनआईएसटी के बीच एक साझेदारी) में विज्ञान संचारक हैं। उनकी लेखन शैली में डीप टेक, क्वांटम कंप्यूटिंग और एआई शामिल हैं। उनके काम को नेशनल ज्योग्राफिक, साइंटिफिक अमेरिकन, डिस्कवर मैगज़ीन, न्यू साइंटिस्ट, आर्स टेक्निका और अन्य में दिखाया गया है।
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- स्रोत: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/iqts-journal-clubdiving-into-efficient-quantum-algorithms-for-large-scale-machine-learning-models/
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