你的人工智能项目为何失败？

ayesha983

操作化是将数据洞察转化为实际的大规模业务和运营影响的过程。这意味着弥合设计机器学习模型的探索性工作与在实际生产系统和流程中部署所需的工业努力（更不用说精度）之间的巨大差距。该过程包括但不限于：测试、IT 性能调整、设置数据监控策略和监控操作。我们强烈建议您继续关注本系列文章，并获取更多资源以了解操作化流程。


在这种全面的交互式体验中，发现整个 AI 项目生命周期中 AI 项目失败背后的关键技术原因（并获取 AI 项目失败背后的组织原因的资源）。量子飞跃：超越机器学习的极限
2024 年 2 月 2 日
扩展人工智能，技术博客
西蒙娜·马吉奥
量子机器学习 (QML) 利用量子计算来解决传统计算 法国电报数据 机无法有效处理的具有挑战性的 ML 问题。预计量子机器学习将为传统上难以解决的问题带来显著优势，例如药物研发中需要搜索高维空间，或者 DNA 测序应用中从大型图中提取属性。

QML 的另一个方面探索了反向方法，利用 ML 技术来改进量子纠错，估计量子系统的属性，或开发新的量子算法。

本文概述了量子计算如何加速机器学习，为大规模模型（如大型语言模型 (LLM)）的更高效训练提供了前景。本文结束了我们关于技术主题的三部分系列文章，这些主题因人们对 LLM 的兴趣日益浓厚而受到关注（请参阅本系列的第一篇和第二篇文章）。