Увод у квантно машинско учење
У савременом свету, где је све више података, класично рачунарство наилази на своје границе. То нас доводи до потребе за преласком на квантно машинско учење (КМЛ). Са могућношћу брзе факторизације и обраде огромних количина података, КМЛ нуди потенцијал за побољшање ефикасности, убрзавање доношења одлука, прецизније препознавање образаца, јачање сигурности и напредно моделирање.
Без обзира на његову примену, квантно машинско учење је поље у развоју, које ће вероватно доживети велики напредак у блиској будућности.
За све ентузијасте КМЛ-а, сада је право време да се упустите у процес учења и савладате све аспекте ове области. У наставку су наведени ресурси који вам могу помоћи у томе, а ми ћемо започети са основама.
Шта је квантно машинско учење?
Квантно машинско учење представља интеграцију квантно рачунарских метода и алгоритама у системе машинског учења. Према Гуглу, КМЛ има способност да решава сложене проблеме који су превише изазовни за класичне рачунаре.
КМЛ има широку примену у различитим областима, укључујући управљање ланцима снабдевања, криптографију и информационе технологије.
По чему се квантно машинско учење разликује?
Квантно машинско учење се разликује од класичног машинског учења по неколико кључних карактеристика. Ево пет главних разлика:
- КМЛ користи кубите уместо битова, што побољшава рад оперативних система.
- Квантни рачунари, користећи принципе суперпозиције и квантне испреплетености, могу изводити више сложених прорачуна истовремено.
- КМЛ има огроман потенцијал за убрзање процеса, а квантни рачунари су способни да обрађују податке високих димензија.
- У будућности, КМЛ може донети унапређене безбедносне протоколе, убрзати развој нових лекова и побољшати системе препорука.
Сада када знате да је КМЛ област која се брзо развија, предлажемо вам да будете у току са овим курсевима, књигама и препорукама за платформе:
Квантно машинско учење: edX
Овај курс о квантном машинском учењу, који нуди Универзитет у Торонту, представља одличну полазну тачку за учење о алгоритмима квантног машинског учења и њиховој примени у програмском језику Python.
Захтева само 6-9 сати недељно, овај напредни курс је углавном самосталан. Постоје две опције за похађање курса: плаћена верификована верзија и бесплатна. Разлика између њих је у неограниченом приступу ресурсима за учење, као и у сертификату о завршетку курса и оцењеним задацима, који су доступни у плаћеној верзији.
Курс предаје др Петер Витек, доцент на Универзитету у Торонту. Он разјашњава тренутне и будуће квантне технологије, као и њихов потенцијал да надмаше класичне рачунаре.
На курсу ћете научити о варијационим колима, класично-квантним хибридним алгоритмима учења, једноставним стањима за вероватносне моделе и јединственим функцијама језгра.
Поред тога, научићете како да примените следеће алгоритме:
- Квантна Фуријеова трансформација
- Процена квантне фазе
- Матрица квантне фазе
- Гаусови процеси
КЦ101 Квантно рачунарство
Овај курс квантног рачунарства КЦ101, који нуди Udemy, представља увод у квантну физику кроз проучавање поларизоване светлости.
Курс пружа увод у квантно рачунарство базиран на математичким принципима и учи квантној криптографији за безбедну комуникацију. Такође, омогућава искуство са IBM Quantum платформом. Поред тога, тренира квантну векторску машину подршке за прављење предвиђања на основу података из стварног света.
Кроз 12 сати видеа, 10 чланака и 5 ресурса за преузимање, научићете:
- Како да развијете и симулирате квантне програме на IBM Qiskit и Microsoft Q#, као и како да их поправите.
- Како да анализирате квантна кола користећи Диракову нотацију и моделе квантне физике.
- Како квантно рачунарство може да помогне у областима вештачке интелигенције и машинског учења, као и да револуционише науку о подацима.
Овај Udemy курс о квантном учењу препоручују многа предузећа широм света својим запосленима. Састоји се од 17 секција и 284 предавања, укупне дужине 12 сати.
За похађање овог курса потребно је знање из математике и природних наука на нивоу средње школе, са посебним фокусом на Булову логику, комплексне бројеве, линеарну алгебру, вероватноћу и статистику.
Квантно машинско учење: openHPI
Да ли желите да научите како да направите основне и напредне моделе квантног машинског учења? Овај openHPI курс о квантном машинском учењу је бесплатан. Курс предају др Криста Зоуфал, Жулијен Гакон и др Давид Сутер.
На овом курсу ћете научити:
- Како да изградите основне и напредне моделе учења.
- Како да користите Python и Qiskit за имплементацију алгоритама за решавање МЛ задатака.
- Изазове и будуће перспективе квантног МЛ-а.
Овај курс, савршен за студенте информатике, ентузијасте квантног учења и стручњаке за машинско учење, траје две недеље, након чега следи завршни испит.
План предавања прве недеље показује да ће фокус бити на машинама за векторску подршку и варијационим квантним класификаторима. Друга недеља ће се бавити квантним генеративним противничким мрежама и квантним Болцмановим машинама, са практичним техникама имплементације.
Qiskit’s Global Summer School
Овде имамо још један бесплатан и отворени ресурс за квантно машинско учење. Наиме, Qiskit серија предавања је доступна на YouTube-у.
Некадашња интензивна летња школа у трајању од две недеље, сада је YouTube серија од 25 епизода, свака у трајању од сат или два. Курс је подељен на 20 предавања и 5 лабораторијских апликација.
На овом курсу ћете научити:
- Како да истражите квантне апликације.
- Увод у квантна кола, квантне рачунарске алгоритме и операције.
- Како да направите квантне класификаторе и испробате квантна језгра у пракси.
- Напредне КМЛ алгоритме, квантни хардвер и како да избегнете платое и проблеме са обуком.
Ако сте тражили бесплатне и поуздане изворе да започнете своје КМЛ путовање, сматрајте ово знаком да почнете!
Машинско учење са квантним рачунарима
Књига „Машинско учење са квантним рачунарима“ из 2021. године, чији су аутори Марија Шулд и Франческо Петручионе, добра је полазна тачка за детаљније истраживање напредног квантног машинског учења.
Од краткорочних алгоритама квантног учења до оних који су отпорни на грешке, ова књига открива теоријске и практичне технике о:
- Параметризована квантна кола
- Хибридна оптимизација
- Кодирање података
- Мапе квантне карактеристике
- Методе језгра
- Квантна теорија учења
- Квантне неуронске мреже
Шта је толико посебно код другог издања? Поред превазилажења метода учења под надзором, књига говори о будућности метода и алгоритама квантног машинског учења.
Практични Quantum ML са Python-ом
Књига „Практични квантни ML са Python-ом“, аутора др Франка Цикерта, има за циљ да вас учини стручњаком за квантно машинско учење.
Унутра ћете пронаћи:
- Дубинско истраживање основа квантног учења, укључујући кубите, квантне капије и квантна кола.
- Како применити квантне векторске машине за подршку (QSVM), квантне к-средње вредности и квантне Болцманове машине на проблеме комбинаторне оптимизације.
- Неколико решења из стварног живота за уобичајене проблеме, као што су проблем трговачког путника (TSP) и проблем квадратне неограничене бинарне оптимизације (QUBO).
- Како да искористите квантне флуктуације и решите проблеме квантним жарењем.
- Такође, алгоритме као што су квантни приближни алгоритам оптимизације (QAOA) и варијациони квантни сопствени решавач (VQE).
- Оквире квантног рачунарства, примене у стварном свету и практичне примере.
Quantum ML With Python
Желите да савладате основе квантног машинског учења? Књига Сантану Патанаика „Quantum Machine Learning With Python“ је савршена за инжењере и КМЛ ентузијасте.
Унутра ћете научити:
- Основе квантног МЛ рачунарства, као што су Диракова нотација, кубити и Белово стање.
- Квантне алгоритме, као што су квантна Фуријеова трансформација, процена фазе и HHL (Harrov-Hassidim-Lloyd).
- Како да користите КМЛ за решавање проблема у финансијама, предвиђању, геномици, логистици ланца снабдевања итд.
- Поред квантних адијабатских процеса и квантне оптимизације.
- Користите комплет алата Qiskit из IBM-а и Cirq из Google Research-а за рад на алгоритмима квантног рачунарства.
- Користите Python за имплементацију неких алгоритама заснованих на квантном пореклу и прегледајте главне изазове апликација у стварном животу.
Ако не желите да се зауставите само на КМЛ ресурсима, наставите учење истраживањем ових квантних рачунарских платформи:
IBM Quantum
Остварите бесплатан приступ у облаку најнапреднијим квантним рачунарима путем IBM Quantum-a.
Идеалан за едукаторе, програмере и студенте, IBM вам омогућава да покренете своја квантна кола једноставним пријављивањем и добијањем API токена.
Добијате приступ симулаторима и 7-кубитним и 5-кубитним КПУ-овима, где можете да учите, развијате и покрећете програме. Поред тога, IBM квантна платформа вам омогућава:
- Учите квантно програмирање користећи водиче корак по корак.
- Користите IBM Quantum Composer за изградњу и графичку визуализацију квантних кола на квантном хардверу и симулаторима.
- Код, програм и прототип са Python-ом у IBM Quantum лабораторији, Jupyter Notebook окружењу у облаку.
Има још тога. Можете се пријавити за програм Quantum Researcher’s и Educator’s. Поред тога, IBM-ов директоријум докумената је такође веома користан. Од документације за Quantum Composer за почетнике до Qiskit Runtime-a за програмере, овде ћете сигурно пронаћи све што вам треба.
Штавише, ако сте едукатор, можете користити теренски водич за предавање о темама. Поред испробавања квантних лабораторијских туторијала за изградњу и тестирање алгоритама као истраживач.
Google Cirq
Google Cirq је софтверска библиотека за Python коју можете да користите за изградњу и оптимизацију квантних кола и њихово покретање на квантном хардверу и симулаторима. Пошто је потпуно отворена, омогућава вам да постигнете врхунске резултате користећи апстракције направљене за данашње квантне рачунаре.
Cirq је савршен и за почетнике и за напредне кориснике, и има понуде за сваког. Као почетник, можете научити како да изградите и симулирате квантна кола за извођење трансформација.
Као напредни корисник, Cirq вам омогућава да напишете квантни приближни алгоритам оптимизације за NISQ хардвер да бисте оптимизовали решења која су била незамислива у класичном рачунарству. Погледајмо функције Google Quantum AI Cirq-а које вам могу помоћи:
- Истражите стратегије уметања КМЛ-а да бисте изградили жељена квантна кола и побољшали их.
- Научите да дефинишете уређаје и хардвер да бисте утврдили да ли су КМЛ кола практична и да ли неће имати оперативна ограничења.
- Симулирајте са Cirq-ом или симулатором таласне функције kisma и имитирајте квантни хардвер и квантну виртуелну машину.
- Спроведите експерименте од краја до краја на Google-овим квантним процесима и прођите кроз код претходних симулатора.
Оно што Cirq чини поузданим су детаљни водичи корак по корак и упутства која садржи. Од учења како се користи Cirq до добре листе квантних алгоритама из уџбеника до учења детаља квантне виртуелне машине (QVM), упознаћете све најважније.
Што је најважније, такође можете научити како да примените алгоритме квантне оптимизације на стварном хардверу. Али то није све!
Пошто је у питању отворена заједница, можете се придружити недељним састанцима и почети да доприносите отвореном оквиру.
Amazon Braket
Дизајниран да убрза истраживање квантног рачунарства, Amazon Braket је услуга којом се у потпуности управља. Ево кључних карактеристика:
- Користите доследан скуп алата за развој за рад на квантним рачунарима.
- Изградите квантне алгоритме у поузданом облаку и тестирајте их у симулаторима високих перформанси.
- Иновирајте уз технолошке и стручне смернице из лабораторија Amazon Quantum Solutions.
- Истражујте алгоритме и имајте приступ суперпроводним, заробљеним јонима, неутралним атомима и фотонским уређајима за тестирање различитог хардвера.
- Изградите квантни софтвер или развијте оквире отвореног кода.
Можете се пријавити за AWS бесплатни ниво на 1 годину или започети са академским истраживањем у оквиру програма AWS Cloud Credit for Research.
Azure Quantum Cloud Service
Услуга у облаку која укључује квантни хардвер, софтвер и разноврстан портфолио алата: то је Azure Quantum услуга у облаку. Шта вам ова платформа омогућава? Погледајмо:
- Добијте бољу идеју о извршавању квантних апликација помоћу Azure алата за процену квантних ресурса.
- Помешајте класично рачунарство и методе квантног рачунарства за изградњу хибридних алгоритама.
- Приступите образовним ресурсима као што су Microsoft Learn, туторијали Quantum Kata и студије случаја у индустрији да бисте разумели свет КМЛ-а.
Можете почети са бесплатним приступом комплету за развој отвореног кода који је компатибилан са Q#, Cirq и Qiskit.
Резиме
Док смо разговарали о напредним КМЛ курсевима који ће вам помоћи да останете у току са дешавањима у квантном свету, можете почети са књигама за традиционално структурисан увод у квантно рачунарство.
Такође можете истражити 4 платформе (IBM, Google Cirq, Amazon Braket и Azure) да бисте стекли практично искуство у учењу квантног машинског учења, уз приступ квантном хардверу и облаку.
Већина ових платформи је отвореног кода, а ако тражите заједницу са којом ћете расти, оне би биле савршене!
Такође можете истражити неке од најбољих курсева из области науке о подацима.