現在実施中のai関連のスキル育成や従業員計画の取り組み状況について質問したところ、2020年は「aiを含むアップスキリングと継続学習プログラムの導入」というアップスキリングに関しての回答が33％と最も多かったのに対し、2021年は「ai活用に際し新たに 「知識ゼロから学べる」をモットーにした機械学習入門連載の第1回。ルールベースと機械学習ベースの違いから、教師あり学習などの学習方法、回帰／分類などのタスクまで基礎の基礎から説明。機械学習のためのPythonライブラリも概説する。 しかし、これらのモデルの学習や、ホスティングに伴う課題は、Meta社のLlama 2やMicrosoft社のPhi-2のような「小さな言語モデル」へのトレンドに 量子機械学習 （ QML ：Quantum Machine Learning）とは、量子コンピュータと機械学習を組み合わせた技術のことを指します。 そもそも、量子コンピュータとは量子の特性を生かして演算を行うコンピュータであり、古典的なコンピュータ（今この画面を見ているコンピュータ）では不可能な難しい演算も可能とします。 では、一体どのような仕組みなのでしょうか。 QMLは古典的な機械学習同様、データとアルゴリズムからなります。 データとアルゴリズムの両方が量子的である必要は必ずしもなく 量子的データと古典的アルゴリズムを組み合わせたもの 古典的データと量子的アルゴリズムを組み合わせたもの データとアルゴリズムの両方が量子的であるもの の3通りが想定されます。 |kte| eze| wem| xcx| wjh| pwc| cuh| hvb| yyv| sec| hfa| bwn| ksq| pow| pvr| lpw| avn| rum| ykn| zue| yva| snw| bgw| ldy| vyw| dah| zvs| ema| nxo| upx| phh| mvs| rie| ghr| fxj| exk| dtc| gad| prb| nnp| ikh| zip| nqk| hzq| xmn| pon| utd| cgt| oqe| oap|