BOOKS - Quantum Machine Learning A Modern Approach
Quantum Machine Learning A Modern Approach - S. Karthikeyan, M. Akila, D. Sumathi, T. Poongodi 2025 PDF | EPUB CRC Press BOOKS
ECO~15 kg CO²

1 TON

Views
56353

Telegram
 
Quantum Machine Learning A Modern Approach
Author: S. Karthikeyan, M. Akila, D. Sumathi, T. Poongodi
Year: 2025
Pages: 300
Format: PDF | EPUB
File size: 25.6 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Nielsen. Quantum Machine Learning A Modern Approach by Michael A. Nielsen The book "Quantum Machine Learning A Modern Approach" by Michael A. Nielsen is a comprehensive guide to the field of quantum machine learning, providing readers with a deep understanding of the principles and techniques of this rapidly evolving field. The book covers topics such as quantum computing, quantum information theory, and quantum algorithms, and demonstrates how these concepts can be applied to real-world problems in areas like computer vision, natural language processing, and recommender systems. The author begins by introducing the basic principles of quantum mechanics and their relevance to machine learning, before delving into more advanced topics like quantum entanglement, superposition, and quantum error correction. He also discusses the challenges of implementing quantum machine learning in current hardware and software infrastructure, and provides practical advice on how to overcome these challenges. Throughout the book, Nielsen emphasizes the importance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge, highlighting the need for a multidisciplinary approach that combines expertise from fields like physics, computer science, and mathematics.
Нильсен. Квантовое машинное обучение Современный подход Майкла А. Нильсена Книга «Квантовое машинное обучение Современный подход» Майкла А. Нильсена является всеобъемлющим руководством в области квантового машинного обучения, предоставляя читателям глубокое понимание принципов и методов этой быстро развивающейся области. Книга охватывает такие темы, как квантовые вычисления, квантовая теория информации и квантовые алгоритмы, и демонстрирует, как эти концепции могут быть применены к реальным проблемам в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и рекомендательные системы. Автор начинает с введения основных принципов квантовой механики и их актуальности для машинного обучения, прежде чем углубиться в более продвинутые темы вроде квантовой запутанности, суперпозиции и квантовой коррекции ошибок. Он также обсуждает проблемы внедрения квантового машинного обучения в текущую аппаратную и программную инфраструктуру и дает практические советы о том, как преодолеть эти проблемы. На протяжении всей книги Нильсен подчеркивает важность разработки личной парадигмы для восприятия технологического процесса развития современных знаний, подчеркивая необходимость междисциплинарного подхода, объединяющего экспертные знания из таких областей, как физика, информатика и математика.
Nielsen. L'apprentissage machine quantique L'approche moderne de Michael A. Nielsen livre « L'apprentissage machine quantique L'approche moderne » de Michael A. Nielsen est un guide complet dans le domaine de l'apprentissage machine quantique, offrant aux lecteurs une compréhension approfondie des principes et des méthodes de ce domaine en évolution rapide. livre couvre des sujets tels que le calcul quantique, la théorie quantique de l'information et les algorithmes quantiques et montre comment ces concepts peuvent être appliqués à des problèmes réels dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation. L'auteur commence par présenter les principes de base de la mécanique quantique et leur pertinence pour l'apprentissage automatique, avant d'approfondir des sujets plus avancés comme l'enchevêtrement quantique, la superposition et la correction quantique des erreurs. Il discute également des défis de l'introduction de l'apprentissage automatique quantique dans l'infrastructure matérielle et logicielle actuelle et donne des conseils pratiques sur la façon de surmonter ces défis. Tout au long du livre, Nielsen souligne l'importance de développer un paradigme personnel pour la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes, en soulignant la nécessité d'une approche interdisciplinaire réunissant des experts de domaines tels que la physique, l'informatique et les mathématiques.
Nielsen. Aprendizaje automático cuántico enfoque moderno de Michael A. Nielsen libro Aprendizaje automático cuántico enfoque moderno de Michael A. Nielsen es una guía integral en el campo del aprendizaje automático cuántico, proporcionando a los lectores una comprensión profunda de los principios y métodos de este campo en rápida evolución. libro abarca temas como la computación cuántica, la teoría cuántica de la información y los algoritmos cuánticos, y demuestra cómo estos conceptos pueden aplicarse a problemas reales en áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas de recomendación. autor comienza introduciendo los principios básicos de la mecánica cuántica y su relevancia para el aprendizaje automático, antes de profundizar en temas más avanzados como el enredo cuántico, la superposición y la corrección cuántica de errores. También discute los desafíos de implementar el aprendizaje automático cuántico en la infraestructura actual de hardware y software, y proporciona consejos prácticos sobre cómo superar estos desafíos. A lo largo del libro, Nielsen destaca la importancia de desarrollar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno, destacando la necesidad de un enfoque multidisciplinar que integre conocimientos especializados de campos como la física, la informática y las matemáticas.
Nielsen. Apprendimento automatico quantistico L'approccio moderno di Michael A. Nielsen Book, «Apprendimento automatico quantistico Approccio moderno» di Michael A. Nielsen, è una guida completa per l'apprendimento automatico quantistico, fornendo ai lettori una profonda comprensione dei principi e delle tecniche di questo campo in rapida evoluzione. Il libro affronta temi come la computazione quantistica, la teoria quantistica delle informazioni e gli algoritmi quantistici, e dimostra come questi concetti possano essere applicati a problemi reali in settori quali la visione informatica, l'elaborazione del linguaggio naturale e i sistemi di raccomandazione. L'autore inizia introducendo i principi di base della meccanica quantistica e la loro rilevanza per l'apprendimento automatico, prima di approfondire temi più avanzati come la confusione quantistica, la sovrapposizione e la correzione quantistica degli errori. Parla anche dei problemi legati all'introduzione dell'apprendimento automatico quantistico nell'infrastruttura hardware e software corrente e fornisce consigli pratici su come superare questi problemi. Durante tutto il libro Nielsen sottolinea l'importanza di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico dello sviluppo delle conoscenze moderne, sottolineando la necessità di un approccio interdisciplinare che unisca le conoscenze di esperti provenienti da settori come la fisica, l'informatica e la matematica.
Nielsen. Quantum Machine arning Contemporary Approach von Michael A. Nielsen Das Buch Quantum Machine arning Contemporary Approach von Michael A. Nielsen ist ein umfassender itfaden im Bereich des Quantum Machine arning, der den sern ein tiefes Verständnis der Prinzipien und Methoden dieses sich schnell entwickelnden Bereichs vermittelt. Das Buch behandelt Themen wie Quantencomputing, Quanten-Informationstheorie und Quanten-Algorithmen und zeigt, wie diese Konzepte auf reale Probleme in Bereichen wie Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und Empfehlungssysteme angewendet werden können. Der Autor beginnt mit einer Einführung in die Grundprinzipien der Quantenmechanik und deren Relevanz für das maschinelle rnen, bevor er sich weiter fortgeschrittenen Themen wie Quantenverschränkung, Überlagerung und Quantenfehlerkorrektur widmet. Er diskutiert auch die Herausforderungen bei der Implementierung von Quantum Machine arning in die aktuelle Hardware- und Software-Infrastruktur und gibt praktische Tipps, wie diese Herausforderungen bewältigt werden können. Während des gesamten Buches betont Nielsen die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens und betont die Notwendigkeit eines interdisziplinären Ansatzes, der Expertenwissen aus Bereichen wie Physik, Informatik und Mathematik kombiniert.
Nielsen. Quantum Machine arning Nowoczesne podejście Michaela A. Nielsena Książka „Quantum Machine arning The Modern Approach” Michaela A. Nielsena jest kompleksowym przewodnikiem po nauce maszyn kwantowych, zapewniając czytelnikom głębokie zrozumienie zasad i metod tego szybko rozwijającego się pola. Książka obejmuje takie tematy, jak obliczenia kwantowe, teoria informacji kwantowej i algorytmy kwantowe, i pokazuje, w jaki sposób koncepcje te mogą być stosowane do problemów świata rzeczywistego w obszarach takich jak wizja komputerowa, przetwarzanie języka naturalnego i systemy rekomendacyjne. Autor rozpoczyna się od wprowadzenia podstawowych zasad mechaniki kwantowej i ich znaczenia dla uczenia maszynowego, zanim zagłębi się w bardziej zaawansowane tematy, takie jak splątanie kwantowe, superpozycja i korekta błędów kwantowych. Omawia również wyzwania związane z włączaniem uczenia się maszynowego kwantowego do obecnej infrastruktury sprzętowej i oprogramowania oraz udziela praktycznych porad na temat sposobu pokonywania tych wyzwań. W całej książce Nielsen podkreśla znaczenie rozwijania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy, podkreślając potrzebę interdyscyplinarnego podejścia łączącego wiedzę specjalistyczną z dziedzin takich jak fizyka, informatyka i matematyka.
''
Nielsen. Kuantum Makine Öğrenimi Michael A. Nielsen'in Modern Yaklaşımı Michael A. Nielsen'in "Kuantum Makine Öğrenimi Modern Yaklaşımı" kitabı, kuantum makine öğrenimine yönelik kapsamlı bir kılavuzdur ve okuyuculara bu hızla gelişen alanın ilke ve yöntemlerini derinlemesine anlamalarını sağlar. Kitap, kuantum hesaplama, kuantum bilgi teorisi ve kuantum algoritmaları gibi konuları kapsamakta ve bu kavramların bilgisayar görüşü, doğal dil işleme ve önerici sistemler gibi alanlarda gerçek dünya problemlerine nasıl uygulanabileceğini göstermektedir. Yazar, kuantum mekaniğinin temel prensiplerini ve makine öğrenimi ile ilgilerini tanıtarak, kuantum dolaşıklığı, süperpozisyon ve kuantum hata düzeltme gibi daha ileri konulara girmeden önce başlar. Ayrıca, kuantum makine öğrenimini mevcut donanım ve yazılım altyapısına dahil etmenin zorluklarını tartışıyor ve bu zorlukların nasıl üstesinden gelineceği konusunda pratik önerilerde bulunuyor. Kitap boyunca Nielsen, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulayarak, fizik, bilgisayar bilimi ve matematik gibi alanlardan uzmanlığı birleştiren disiplinlerarası bir yaklaşıma duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır.
نيلسن. التعلم الآلي الكمي النهج الحديث لمايكل أ. نيلسن كتاب «التعلم الآلي الكمي النهج الحديث» لمايكل أ. نيلسن هو دليل شامل للتعلم الآلي الكمي، ويزود القراء بفهم عميق لمبادئ وطرق هذا المجال سريع التطور. يغطي الكتاب موضوعات مثل الحوسبة الكمومية ونظرية المعلومات الكمومية والخوارزميات الكمومية، ويوضح كيف يمكن تطبيق هذه المفاهيم على مشاكل العالم الحقيقي في مجالات مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية وأنظمة التوصية. يبدأ المؤلف بإدخال المبادئ الأساسية لميكانيكا الكم وصلتها بالتعلم الآلي، قبل الخوض في موضوعات أكثر تقدمًا مثل التشابك الكمي والتراكب وتصحيح الخطأ الكمي. كما يناقش تحديات دمج التعلم الآلي الكمي في البنية التحتية الحالية للأجهزة والبرامج ويقدم المشورة العملية حول كيفية التغلب على هذه التحديات. في جميع أنحاء الكتاب، يؤكد نيلسن على أهمية تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة، مع التأكيد على الحاجة إلى نهج متعدد التخصصات يجمع بين الخبرة من مجالات مثل الفيزياء وعلوم الكمبيوتر والرياضيات.
尼爾森。量子機器學習邁克爾·尼爾森(Michael A. Nielsen)撰寫的《量子機器學習現代方法》一書是量子機器學習領域的綜合指南,為讀者提供了對該快速發展的領域的原理和方法的深刻見解。該書涵蓋了量子計算,量子信息理論和量子算法等主題,並演示了這些概念如何應用於計算機視覺,自然語言處理和推薦系統等領域的實際問題。作者首先介紹了量子力學的基本原理及其與機器學習的相關性,然後深入研究了量子糾纏、疊加和量子糾錯等更高級的主題。他還討論了將量子機器學習引入當前硬件和軟件基礎架構的挑戰,並就如何克服這些問題提供了實用建議。在整個書中,尼爾森(Nielsen)強調了開發個人範式以感知現代知識發展的過程過程的重要性,並強調需要一種跨學科的方法,將來自物理,計算機科學和數學等領域的專業知識結合在一起。

You may also be interested in:

Information-Driven Machine Learning Data Science as an Engineering Discipline
Data Science and Machine Learning for Non-Programmers Using SAS Enterprise Miner
Artificial Intelligence and Machine Learning An Intelligent Perspective of Emerging Technologies
Machine Learning Evaluation Towards Reliable and Responsible AI, 2nd Revised Edition
Implementation of Machine Learning Algorithms Using Control-Flow and Dataflow Paradigms
MLOps with Ray Best Practices and Strategies for Adopting Machine Learning Operations
Machine Learning for Materials Discovery Numerical Recipes and Practical Applications
Fuzzy Machine Learning Algorithms for Remote Sensing Image Classification
Artificial Intelligence and Machine Learning with R Applications in the Field of Business Analytics
The Computational Content Analyst Using Machine Learning to Classify Media Messages
Hands-On Machine Learning with R (Chapman & Hall/CRC The R Series)
Machine Learning and Probabilistic Graphical Models for Decision Support Systems
The Computational Content Analyst Using Machine Learning to Classify Media Messages
Machine Learning con Python costruire algoritmi per generare conoscenza
MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox User’s Guide (R2024b)
Machine Learning and Cryptographic Solutions for Data Protection and Network Security
Machine Learning in Multimedia Unlocking the Power of Visual and Auditory Intelligence
Data-Driven Computational Neuroscience Machine Learning and Statistical Models
Feature Engineering for Machine Learning Principles and Techniques for Data Scientists
MLOps with Ray: Best Practices and Strategies for Adopting Machine Learning Operations
No-Code AI Concepts and Applications in Machine Learning, Visualization, and Cloud Platforms
Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing
Machine Learning Bookcamp: Build a portfolio of real-life projects
Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing
Machine Learning with Clustering A Visual Guide for Beginners with Examples in Python 3
Time-Series Sales Forecasting And Prediction Using Machine Learning With Tkinter
Responsible AI Designing, Building, and Assessing Machine Learning and AI (Early Release)
Vectorization A Practical Guide to Efficient Implementations of Machine Learning Algorithms
Machine Learning Evaluation Towards Reliable and Responsible AI, 2nd Revised Edition
The WebGPU Sourcebook High-Performance Graphics and Machine Learning in the Browser
Machine Learning for Business Using Amazon SageMaker and Jupyter (MEAP Edition)
Predictive Safety Analytics Reducing Risk through Modeling and Machine Learning
Python Machine Learning: A Beginner|s Guide to Scikit-Learn
Artificial Intelligence and Machine Learning An Intelligent Perspective of Emerging Technologies
Digital Watermarking for Machine Learning Model: Techniques, Protocols and Applications
Data Science Fusion Integrating Maths, Python, and Machine Learning
Machine Learning Toolbox for Social Scientists: Applied Predictive Analytics with R
Hands-on TinyML Harness the power of Machine Learning on the edge devices
Machine Learning for Sustainable Development (De Gruyter Frontiers in Computational Intelligence, 9)