About: Quantum machine learning

Facets (new session)
Description
Metadata
Settings
- Rule:
- Inverse Functional Properties:
- "Same As":

About: Quantum machine learning Goto Sponge NotDistinct Permalink

An Entity of Type : owl:Thing, within Data Space : dbpedia.demo.openlinksw.com associated with source document(s)
QRcode icon

http://dbpedia.demo.openlinksw.com/describe/?url=http%3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FQuantum_machine_learning&invfp=IFP_OFF&sas=SAME_AS_OFF

Quantum machine learning is the integration of quantum algorithms within machine learning programs. The most common use of the term refers to machine learning algorithms for the analysis of classical data executed on a quantum computer, i.e. quantum-enhanced machine learning. While machine learning algorithms are used to compute immense quantities of data, quantum machine learning utilizes qubits and quantum operations or specialized quantum systems to improve computational speed and data storage done by algorithms in a program. This includes hybrid methods that involve both classical and quantum processing, where computationally difficult subroutines are outsourced to a quantum device. These routines can be more complex in nature and executed faster on a quantum computer. Furthermore, qua

Attributes	Values
rdfs:label	التعلم الآلي الكمي (ar) Aprendizaje automático cuántico (es) Quantum machine learning (en) Квантовое машинное обучение (ru) 量子機器學習 (zh)
rdfs:comment	Квантовое машинное обучение — раздел науки на стыке квантовой физики и информатики, в котором разрабатываются и изучаются методы машинного обучения, способные эффективно задействовать параллелизм квантовых компьютеров. (ru) 量子机器学习，是将量子算法整合到机器学习程序中。该术语最常见的用法是指用于分析量子计算机上执行的经典数据的机器学习算法，即量子增强机器学习。常规机器学习算法被用来计算海量数据，而量子机器学习利用量子位和量子運算或专门的量子系统来提高算法在程序中完成的计算速度和数据存储。在实际操作中，量子机器学习会混合常规机器学习，先用常规计算机执行机器学习程序，然后将无法通过常规计算机完成的子程序交由量子计算机完成。這些子程序可能比較複雜，在量子計算機上執行會有著更顯著的速度提升。此外，量子算法可以用来分析量子态而不仅仅局限于常规数据。 (zh) التعلم الآلي الكمي هو تكامل الخوارزميات الكمومية مع برامج التعلم الآلي. يشير الاستخدام الأكثر شيوعًا للمصطلح إلى خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات الكلاسيكية التي يتم تنفيذها على جهاز كمبيوتر كمي، أي التعلم الآلي المعزز بميكانيكا الكم. وبينما تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي للتعامل مع كميات هائلة من البيانات، فإن التعلم الآلي الكمي يستخدم الكيوبتات والعمليات الكمومية أو يستخدم أنظمة كمومية متخصصة لتحسين السرعة الحاسوبية وتخزين البيانات الذي تقوم به خوارزميات برنامج ما. ويتضمن ذلك طرقًا هجينة تدمج المعالجة الكلاسيكية والكمية، حيث يتم الاستعانة بالأجهزة الكمية لآداء أجزاء البرنامج الفرعية الصعبة حسابياً. وعلاوة على ذلك، يمكن استخدام الخوارزميات الكمومية لتحليل الحالات الكمومية بدلاً من البيانات التقليدية. وبعيدًا عن الحوسبة الكمومية، يرتبط مصطلح «التعلم الآلي الكمي» أيضًا بأسالي (ar) El aprendizaje automático cuántico (en inglés Quantum machine learning) es una novedosa área de investigación interdisciplinar, situada entre la mecánica cuántica y la informática, que suma esfuerzos para combinar la mecánica cuántica y el aprendizaje automático. Los algoritmos o modelos de aprendizaje automático cuántico intentan usar las ventajas de la información cuántica con el fin de mejorar el aprendizaje automático clásico, por ejemplo desarrollando implementaciones eficientes de pesados algoritmos clásicos mediante computación cuántica. Además, el aprendizaje automático cuántico incluye también la aproximación recíproca, aplicando los métodos de aprendizaje automático clásico a la teoría de la información cuántica. (es) Quantum machine learning is the integration of quantum algorithms within machine learning programs. The most common use of the term refers to machine learning algorithms for the analysis of classical data executed on a quantum computer, i.e. quantum-enhanced machine learning. While machine learning algorithms are used to compute immense quantities of data, quantum machine learning utilizes qubits and quantum operations or specialized quantum systems to improve computational speed and data storage done by algorithms in a program. This includes hybrid methods that involve both classical and quantum processing, where computationally difficult subroutines are outsourced to a quantum device. These routines can be more complex in nature and executed faster on a quantum computer. Furthermore, qua (en)
dcterms:subject	Emerging technologies Machine learning Quantum information science Quantum programming Theoretical computer science
Wikipage page ID	44108758 (xsd:integer)
Wikipage revision ID	1122294024 (xsd:integer)
Link from a Wikipage to another Wikipage	Amplitude amplification Bayesian inference Probability amplitude Quantum computer Quantum state Qubit Robotics Schrödinger equation Probabilistic programming Probably approximately correct learning Bayesian network Hopfield network Perceptrons Universities Space Research Association Deep learning Quantum computing Emerging technologies Matrix inversion Memristor Quantum algorithm Quantum clustering Quantum image Quantum tomography Quantum tunnelling NASA Machine learning Simulated annealing Computational complexity Computational complexity of mathematical operations Computational learning theory Density matrix Quantum annealing Machine learning in physics Quantum superposition Quantum Artificial Intelligence Lab Machine learning Time complexity Feature space K-medians clustering D-Wave Systems First-order logic Differentiable programming Graphical model Quantum neural network Reinforcement learning Quantum information science Quantum programming Jacob Biamonte Theoretical computer science K-nearest neighbour Support vector machine Hidden Markov model Disjunctive normal form Boltzmann distribution Boltzmann machine Grover's algorithm IBM Q Experience Markov chain Monte Carlo Markov logic network Nuclear magnetic resonance Trapped ion quantum computer Gibbs sampling Quantum walk Quantum algorithm for linear systems of equations Natural-language processing Noisy intermediate-scale quantum era Superconducting quantum computing System of linear equations Deep neural networks
sameAs	Quantum machine learning Quantum machine learning Quantum machine learning Quantum machine learning Quantum machine learning Quantum machine learning Quantum machine learning Quantum machine learning Quantum machine learning Quantum machine learning
dbp:wikiPageUsesTemplate	dbt:Citation_needed dbt:Further dbt:Main

Faceted Search & Find service v1.17_git139 as of Feb 29 2024

Alternative Linked Data Documents: ODE Content Formats:

RDF

ODATA

Microdata

About

OpenLink Virtuoso version 08.03.3330 as of Mar 19 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (378 GB total memory, 63 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software