Quantencomputer-Revolution: Die Zukunft ist jetzt!

Wissen Sie was? Ich stimme zu. Nicht weil Quantencomputer eine drohende Bedrohung für die nationale Sicherheit darstellen. Sondern weil sie die Zukunft sind und das Land, das bei Quanteninformationssystemen die Führung übernimmt, für das nächste halbe Jahrhundert technologische und wirtschaftliche Vorteile gegenüber dem Rest der Welt haben wird. Ich habe bereits meine Bedenken geäußert, dass die Vereinigten Staaten in diesem Wettlauf ins Hintertreffen geraten. Maschinelles Lernen bezieht sich auf ein Computersystem, das Daten aufnehmen, analysieren und Muster und Trends erkennen kann. Diese autonome Lernfähigkeit steht im Zentrum der heutigen Unternehmen und wird zunehmend verwendet, um wichtige Entscheidungen zu treffen und Automatisierung voranzutreiben. Im Allgemeinen konzentriert sich maschinelles Lernen auf bekanntes Wissen und Möglichkeiten, es effektiver einzusetzen. Bei der Auswahl der besten maschinellen Lernsoftware ist es wichtig, die Bedürfnisse Ihrer Organisation zu evaluieren, einschließlich der Art des maschinellen Lernens, das Sie benötigen. Dazu gehören unter anderem die Wahl des maschinellen Lernrahmens, die benötigten Programmiersprachen und die notwendigen Hard- und Software sowie Cloud-Dienste, um ein Modell effektiv zu implementieren und zu skalieren. Einige der wichtigsten Entscheidungen betreffen den zugrunde liegenden maschinellen Lernrahmen, der in der Regel einen von vier Ansätzen umfasst: TensorFlow, PyTorch, Sci-Kit Learn und H2O. Andere wichtige Faktoren bei der Auswahl eines ML-Frameworks sind die Methoden zur Datenaufnahme, integrierte Designtools, Versionskontrolle, Automatisierungsfunktionen, Zusammenarbeit und Freigabefunktionen, Vorlagen und Tools zum Erstellen und Testen von Algorithmen sowie die Möglichkeit, Computerressourcen auszuwählen und zu ändern, die ML-Modelle erstellen, einschließlich CPUs, GPUs und APUs.