Quantum ML का क्या मतलब है?

क्वांटम एमएल (क्वांटम मशीन लर्निंग) अनुसंधान और विकास (आर एंड डी) का एक क्षेत्र है जो शास्त्रीय मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को क्वांटम सर्किट में अनुवाद करने के तरीके पर केंद्रित है जो बाइनरी बिट्स के बजाय क्वैबिट का उपयोग करते हैं।

क्वांटम एमएल अनुसंधान का एक महत्वपूर्ण लक्ष्य उन तरीकों का पता लगाना है जिनसे क्वांटम कंप्यूटिंग का उपयोग शास्त्रीय मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के निष्पादन को गति देने के लिए किया जा सकता है। क्वांटम एमएल को क्वांटम-एन्हांस्ड मशीन लर्निंग या क्वांटम-असिस्टेड मशीन लर्निंग के रूप में भी संदर्भित किया जा सकता है।

मशीन लर्निंग और अन्य प्रक्रियाओं के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग का उपयोग डेटा वैज्ञानिकों और अन्य लोगों के लिए अधिक परिचित होता जा रहा है, क्योंकि क्वांटम कंप्यूटिंग एक नवजात और मुख्य रूप से सैद्धांतिक तकनीक से परे है। अब, हम बड़ी तकनीकी कंपनियों में कुछ पायलट प्रोजेक्ट देख रहे हैं जहां क्वांटम कंप्यूटिंग का प्रयोग व्यावहारिक तरीकों से किया जा रहा है। परिणाम कम सैद्धांतिक और अधिक व्यावहारिक क्वांटम कंप्यूटिंग सिस्टम बना सकते हैं।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि क्वांटम एमएल की वास्तविक समझ के लिए, व्यक्तियों को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम क्या करते हैं, और क्वांटम कंप्यूटिंग कैसे काम करता है, इसका एक निश्चित ज्ञान होना चाहिए। ये दो अलग-अलग ज्ञान आधार क्षमताएं हैं जिनमें प्रत्येक का अपना अलग शोध और कौशल और अनुभव निर्माण शामिल है। नतीजतन, क्वांटम एमएल के लिए प्रतिभा को स्रोत बनाना मुश्किल हो सकता है, क्योंकि जैसा कि उल्लेख किया गया है, यह उद्योग का एक बहुत ही नया हिस्सा है। इस क्षेत्र में केवल सबसे जानकार डेटा वैज्ञानिक वास्तव में क्वांटम एमएल के बारे में व्यावहारिक क्षमता में बात कर सकते हैं, हालांकि भविष्य में हमारे रास्ते में आने वाले सभी प्रकार के अनुप्रयोगों की कल्पना करना संभव है।

मशीन लर्निंग के साथ क्वांटम कंप्यूटिंग के प्रतिच्छेदन को समझने का एक तरीका दो प्रक्रियाओं को अलग करना है।

मशीन लर्निंग में एल्गोरिदम का उपयोग करना शामिल है ताकि एक कंप्यूटिंग सिस्टम पुनरावृत्तियों पर सीख सके या खुद को प्रशिक्षित कर सके। मशीन लर्निंग में इस प्रक्रिया में मशीन को शुरू करने के लिए परीक्षण या प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करना शामिल है, और मशीन लर्निंग प्रोग्राम को इसके परिणामों को इस तरह से ठीक करने में मदद करने के लिए डेटा के बाद के सेट का उपयोग करना है, जिसे विशेषज्ञ "अभिसरण" कहते हैं।

दूसरी ओर, क्वांटम कंप्यूटिंग, परिचालन कंप्यूटिंग का एक विशिष्ट क्षेत्र है जहां नए प्रकार के कंप्यूटिंग डिवाइस और सिस्टम उन्नत कंप्यूटिंग क्षमता और शक्ति के लिए क्वांटम यांत्रिकी के सिद्धांत का उपयोग करते हैं।

ये क्वांटम कंप्यूटिंग सिस्टम qubit नामक किसी चीज़ का उपयोग करेंगे। जहाँ पारंपरिक बाइनरी बिट के दो मान होते हैं, या तो शून्य या एक, एक qubit के तीन संभावित मान होते हैं, या तो एक शून्य या एक, या उन दो मानों का एक सुपरपोज़िशन, जिसे लोग आमतौर पर "?" के रूप में सोचते हैं।

इस qubit तकनीक को आधार के रूप में उपयोग करने का परिणाम क्वांटम कंप्यूटरों को अत्यंत शक्तिशाली बनाता है। इसलिए क्वांटम कंप्यूटरों पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग, जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, "क्वांटम एमएल" के रूप में, उन शिक्षण प्रणालियों को अत्यधिक सक्षम और शक्तिशाली कंप्यूटरों के साथ जोड़ देगा जो उन वर्गीकरण प्रणालियों के साथ और अधिक करेंगे। उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग पेशेवर अब डीप न्यूरल नेटवर्क के साथ प्रयोग कर रहे हैं, जहां अधिक परिष्कृत मशीन लर्निंग मॉडल मानव मस्तिष्क की गतिविधि की नकल करते हैं। इन्हें क्वांटम कंप्यूटिंग पर लागू करने से एमएल और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में विशिष्ट रूप से शक्तिशाली प्रभाव पड़ सकते हैं।

क्वांटम एमएल कैसे काम कर सकता है, यह समझाने में कुछ उदाहरण मददगार हो सकते हैं।

मान लीजिए कि आपका मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट ट्रैफिक कंजेशन, कार्बन फुटप्रिंट्स, या किसी समुदाय में ट्रैफिक सुधारों को स्थापित करने जैसी चीजों की निगरानी के लिए वाहनों को ट्रैक करने के लिए लाइसेंस प्लेट डेटा का उपयोग करने पर आधारित है। उस क्षमता में, वे मशीन सीखने के कार्यक्रम अतीत में उपयोग किए जाने वाले आदिम यातायात अध्ययनों के प्रकार को बेहतर बनाने में मूल्यवान होंगे।

क्वांटम कंप्यूटिंग कहाँ आएगी? इस प्रकार के उदाहरण में, क्वांटम कंप्यूटर पर एमएल मॉडल चलाने से वह कंप्यूटर किसी दिए गए वातावरण में बहुत अधिक परिचालन मात्रा में काम कर सकेगा, उदाहरण के लिए, किसी भी संख्या में ट्रैफ़िक बिंदुओं के माध्यम से किसी भी संख्या में लाइसेंस प्लेटों को ट्रैक करना और उस डेटा को एकत्र और परिष्कृत करना क्वांटम कंप्यूटिंग मॉडल की शक्ति के कारण ही। यह सब, समझ में आता है कि एमएल क्या कर सकता है, इस पर ध्यान दिए बिना कि उस प्रयास पर ध्यान केंद्रित किया जा रहा है।