D-Wave, 기계 학습 앱용 하이브리드 솔버 플러그인 공개

D-Wave는 Ocean SDK의 기능 선택을 위한 새로운 하이브리드 솔버 플러그인을 공개했습니다. 이 기능은 더 많은 기업이 AI를 채택하고 있는 시기에 기업이 양자 기술을 활용하여 기계 학습(ML) 애플리케이션 개발을 간소화할 수 있도록 지원하는 기능입니다. 및 ML 기술

현재 다운로드할 수 있는 하이브리드 솔버 플러그인을 통해 개발자는 ML 워크플로를 위한 기능 선택에 양자를 보다 쉽게 ​​통합할 수 있습니다. D-Wave는 Python용 업계 표준 최신 ML 라이브러리인 scikit-learn과 원활하게 통합되도록 구축되었다고 말했습니다.

IDC에 따르면 조직의 78%는 AI 기반 프로젝트가 비즈니스 결과에 상당한 또는 매우 상당한 영향을 미친다고 생각하지만 프로젝트는 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있으므로 이러한 노력을 간소화할 수 있는 모든 도구에 프리미엄을 부여합니다.

IDC의 AI 및 자동화 연구 책임자인 Kathy Lange는 "기능 검색 및 재사용을 위한 새로운 AI/ML 기술은 기업 전체에서 정보를 합성하여 비즈니스 가치 실현 시간을 단축할 수 있습니다."라고 말했습니다.

“우리는 고객으로부터 양자 하이브리드 솔루션과 기능의 조합이 AI/ML 모델 교육에서 선택하는 것은 비즈니스 영향을 가속화하는 데 중요합니다.”라고 D-Wave의 양자 비즈니스 혁신 부사장인 Murray Thom은 덧붙였습니다. "이 플러그인은 D-Wave가 양자 ML 작업 흐름을 촉진하고 기능 선택 노력에 최적화를 쉽게 통합할 수 있도록 하는 또 다른 예를 나타냅니다."

기계 학습의 핵심 구성 요소인 기능 선택은 다음과 같은 문제입니다. 모델 교육을 개선하기 위해 가장 대표적인 특성의 작은 집합을 결정하고 ML의 성능. 복잡한 최적화 공식을 추상화하는 새로운 플러그인을 사용하면 ML 개발자는 비즈니스 및 기술적 이점을 얻기 위해 최적화 또는 하이브리드 해결 전문가가 될 필요가 없습니다. 기능 선택 애플리케이션을 만드는 개발자는 scikit-learn으로 파이프라인을 구축한 다음 D-Wave의 하이브리드 솔버를 이 워크플로우에 보다 쉽고 효율적으로 포함할 수 있다고 D-Wave는 말했습니다.

Dan O'Shea는 25년 넘게 반도체, 센서, 소매 시스템, 디지털 결제 및 양자 컴퓨팅/기술을 포함한 통신 및 관련 주제를 다루었습니다.

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