D-Wave חושף תוסף פותר היברידי עבור אפליקציות למידת מכונה

הועלה מחדש על ידי אפלטון

עוקב: 0

D-Wave Systems הכריזה לאחרונה על השקה ב-AWS Marketplace, המציעה דרך נגישה יותר עבור ספקים להשתמש בטכנולוגיה שלה.

By דן אושיה פורסם ב-20 במרץ 2023

D-Wave חשפה תוסף פותר היברידי חדש לבחירת תכונות עבור Ocean SDK שלה, יכולת שמטרתה לעזור לחברות למנף טכנולוגיה קוונטית כדי לייעל את הפיתוח של יישומי למידת מכונה (ML) בתקופה שבה הרבה יותר ארגונים מאמצים AI וטכנולוגיות ML

תוסף הפותר ההיברידי, זמין כעת להורדה, מאפשר למפתחים לשלב ביתר קלות קוונטים בבחירת תכונות עבור זרימות עבודה של ML. D-Wave אמר שהוא בנוי להשתלב בצורה חלקה עם scikit-learn, ספריית ML מתקדמת בתקן התעשייה עבור Python.

על פי IDC, 78% מהארגונים מאמינים שלפרויקטים מונעי בינה מלאכותית יש השפעה משמעותית או משמעותית מאוד על התוצאות העסקיות, אך פרויקטים יכולים להיות מורכבים וגוזלים זמן, ולהניח פרמיה על כל כלי שיכול לייעל את המאמצים הללו.

"טכנולוגיית AI/ML המתפתחת לגילוי תכונות ושימוש חוזר יכולה לאפשר ערך מהיר יותר של זמן עד לעסקים, תוך סינתזה של מידע ברחבי הארגון", אמרה Kathy Lange, מנהלת המחקר של AI ואוטומציה של IDC.

"אנחנו שומעים מלקוחות שהשילוב של פתרונות היברידיים קוונטיים עם תכונה הבחירה בהכשרת מודלים של AI/ML חשובה להאצת ההשפעה העסקית", הוסיף מורי תו'ם, סגן נשיא לחדשנות עסקית קוונטית ב-D-Wave. "הפלאגין הזה מייצג עוד דוגמה לאופן שבו D-Wave מקל על זרמי עבודה של ML קוונטיים ומקל על שילוב אופטימיזציה במאמצי בחירת תכונות."

בחירת תכונות - אבן בניין מפתח של למידת מכונה - היא הבעיה של קביעת קבוצה קטנה של המאפיינים המייצגים ביותר כדי לשפר אימון מודל ו ביצועים ב-ML. עם התוסף החדש, שמפשט ניסוחי אופטימיזציה מורכבים, מפתחי ML אינם צריכים להיות מומחים באופטימיזציה או פתרון היברידי כדי לקבל את היתרונות העסקיים והטכניים של שניהם. מפתחים היוצרים יישומים לבחירת תכונות יכולים לבנות צינור עם skit-learn ואז להטמיע את הפותרים ההיברידיים של D-Wave לתוך זרימת העבודה הזו ביתר קלות ויעילה, אמר D-Wave.

דן אושיה סיקר טלקומוניקציה ונושאים נלווים לרבות מוליכים למחצה, חיישנים, מערכות קמעונאיות, תשלומים דיגיטליים ומחשוב/טכנולוגיה קוונטי במשך למעלה מ-25 שנה.