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Apprentissage automatique quantique : une approche appliquée : la théorie et l'application de
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État :
Bon état
Livre ayant déjà été lu, mais qui est toujours en bon état. La couverture présente des dommages mineurs, comme des éraflures, mais n'est ni trouée ni déchirée. Pour les couvertures rigides, la jaquette n'est pas nécessairement incluse. La reliure présente des marques d'usure mineures. La majorité des pages sont intactes. Pliures et déchirures mineures. Soulignement de texte mineur au crayon. Aucun surlignement de texte. Aucune note dans les marges. Aucune page manquante. Consulter l'annonce du vendeur pour avoir plus de détails et voir la description des défauts.
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Numéro de l'objet eBay :406011758354
Caractéristiques de l'objet
- État
- Book Title
- Quantum Machine Learning: An Applied Approach: The Theory and App
- Publication Date
- 2021-07-30
- Pages
- 551
- ISBN
- 9781484270974
À propos de ce produit
Product Identifiers
Publisher
Apress L. P.
ISBN-10
1484270975
ISBN-13
9781484270974
eBay Product ID (ePID)
18050388327
Product Key Features
Number of Pages
Xix, 551 Pages
Language
English
Publication Name
Quantum Machine Learning: an Applied Approach : The Theory and Application of Quantum Machine Learning in Science and Industry
Publication Year
2021
Subject
Intelligence (Ai) & Semantics, Probability & Statistics / General, General, Databases / General
Type
Textbook
Subject Area
Mathematics, Computers, Science
Format
Trade Paperback
Dimensions
Item Weight
37.9 Oz
Item Length
10 in
Item Width
7 in
Additional Product Features
Dewey Edition
23
Number of Volumes
1 vol.
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
006.31
Table Of Content
Ch 1: Rise of the Quantum Machines: Fundamentals.- Ch 2: Machine Learning.- Ch 3: Neural Networks.- Ch 4: Quantum Information Science.- Ch 5: QML Algorithms-I.- Ch 6: QML Algorithms-II.- Ch 7: Quantum Learning Models.- Ch 8: The Future of QML in Research and Industry.
Synopsis
Know how to adapt quantum computing and machine learning algorithms. This book takes you on a journey into hands-on quantum machine learning (QML) through various options available in industry and research. The first three chapters offer insights into the combination of the science of quantum mechanics and the techniques of machine learning, where concepts of classical information technology meet the power of physics. Subsequent chapters follow a systematic deep dive into various quantum machine learning algorithms, quantum optimization, applications of advanced QML algorithms (quantum k-means, quantum k-medians, quantum neural networks, etc.), qubit state preparation for specific QML algorithms, inference, polynomial Hamiltonian simulation, and more, finishing with advanced and up-to-date research areas such as quantum walks, QML via Tensor Networks, and QBoost. Hands-on exercises from open source libraries regularly used today in industry and research are included, such as Qiskit, Rigetti's Forest, D-Wave's dOcean, Google's Cirq and brand new TensorFlow Quantum, and Xanadu's PennyLane, accompanied by guided implementation instructions. Wherever applicable, the book also shares various options of accessing quantum computing and machine learning ecosystems as may be relevant to specific algorithms. The book offers a hands-on approach to the field of QML using updated libraries and algorithms in this emerging field. You will benefit from the concrete examples and understanding of tools and concepts for building intelligent systems boosted by the quantum computing ecosystem. This work leverages the author's active research in the field and is accompanied by a constantly updated website for the book which provides all of the code examples. What You will Learn Understand and explore quantum computing and quantum machine learning, and their application in science and industry Explore variousdata training models utilizing quantum machine learning algorithms and Python libraries Get hands-on and familiar with applied quantum computing, including freely available cloud-based access Be familiar with techniques for training and scaling quantum neural networks Gain insight into the application of practical code examples without needing to acquire excessive machine learning theory or take a quantum mechanics deep dive Who This Book Is For Data scientists, machine learning professionals, and researchers
LC Classification Number
Q336
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