आपके प्रश्न का सीधा उत्तर : -
वह क्षेत्र जहां क्वांटम कंप्यूटिंग और एआई इंटरसेक्ट को क्वांटम मशीन लर्निंग कहा जाता है ।
एआई एक विकासशील क्षेत्र है, जिसमें कुछ पृष्ठभूमि (एलआईएसपी प्रसिद्धि का अला मैकार्थी) है।
क्वांटम कंप्यूटिंग एक कुंवारी क्षेत्र है जो काफी हद तक बेरोज़गार है।
एक विशेष प्रकार की जटिलता एक बहुत समृद्ध क्षेत्र बनाने के लिए दूसरे प्रकार की जटिलता के साथ बातचीत करती है।
अब गठबंधन (1) और (2), और आप और भी अनिश्चितता के साथ समाप्त होते हैं; इस उत्तर में तकनीकी विवरण का पता लगाया जाएगा।
Google एक सरल वीडियो में क्वांटम कम्प्यूटिंग की व्याख्या करता है: Google और NASA की क्वांटम कृत्रिम बुद्धिमत्ता लैब
शरीर : -
IBM एक प्राधिकरण है: -
आईबीएम: क्वांटम कंप्यूटर उपयोगी हो सकते हैं, लेकिन हम बिल्कुल नहीं जानते कि कैसे
क्वांटम मशीन सीखना एक दिलचस्प घटना है। यह क्षेत्र क्वांटम कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग के बीच चौराहे का अध्ययन करता है।
( https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_machine_learning )
"जबकि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग भारी मात्रा में डेटा की गणना करने के लिए किया जाता है, क्वांटम मशीन लर्निंग इस तरह की क्षमताओं को बुद्धिमानी से बढ़ाता है, क्वांटम राज्यों और प्रणालियों पर विश्लेषण करने के अवसर पैदा करता है।" विकिपीडिया योगदानकर्ता। - "क्वांटम मशीन लर्निंग।" विकिपीडिया, मुक्त विश्वकोश । विकिपीडिया, द फ्री इनसाइक्लोपीडिया, 7 अक्टूबर 2019. वेब। 11 अक्टूबर 2019।
तकनीकी दर्पण : -
कार्यान्वयन पर यह विशेष खंड ध्यान देने योग्य है: -
( https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_machine_learning#Implementations_and_eximents )
"... डेटा पर यह निर्भरता एक शक्तिशाली प्रशिक्षण उपकरण है। लेकिन यह संभावित नुकसान के साथ आता है। यदि मशीनों को डेटा को खोजने और उनका दोहन करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, तो कुछ उदाहरणों में, वे केवल जाति, लिंग या वर्ग के पूर्वाग्रहों को बनाए रखने के लिए विशिष्ट हैं। वर्तमान मानव बुद्धि।
लेकिन मशीन लर्निंग में निहित डेटा-प्रोसेसिंग सुविधा में उन अनुप्रयोगों को उत्पन्न करने की क्षमता है जो मानव जीवन को बेहतर बना सकते हैं। 'बुद्धिमान' मशीनें वैज्ञानिकों को अधिक कुशलता से कैंसर का पता लगाने या मानसिक स्वास्थ्य को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकती हैं।
मशीन सीखने में अब तक की अधिकांश प्रगति शास्त्रीय रही है: जो तकनीकें सीखने के लिए मशीनों का उपयोग करती हैं, वे शास्त्रीय भौतिकी के नियमों का पालन करती हैं। वे जिस डेटा से सीखते हैं, उसका एक शास्त्रीय रूप है। जिन मशीनों पर एल्गोरिदम चलता है वे भी शास्त्रीय हैं।
हम क्वांटम मशीन लर्निंग के उभरते क्षेत्र में काम करते हैं, जो यह पता लगा रहा है कि क्या क्वांटम मैकेनिक्स नामक भौतिकी की शाखा मशीन सीखने में सुधार कर सकती है। क्वांटम यांत्रिकी मौलिक स्तर पर शास्त्रीय भौतिकी के लिए अलग है: यह संभावनाओं में सौदा करता है और एक सिद्धांत को अनिश्चितता से बाहर करता है। क्वांटम यांत्रिकी भी दिलचस्प घटनाओं को शामिल करने के लिए भौतिकी का विस्तार करती है जिसे शास्त्रीय अंतर्ज्ञान का उपयोग करके समझाया नहीं जा सकता है। ... "-" व्याख्याकार: क्वांटम मशीन सीखना क्या है और यह हमें कैसे मदद कर सकता है? "। Techxplore.Com , 2019, https://techxplore.com/news/2019-04-quantum-machine.html ।
व्यावसायिक अनुप्रयोग और व्यावहारिक उपयोग : -
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