Name: Apprendimento automatico quantistico (en Italiano)
Price: 62.09 USD
Availability: InStock
Author: Savitha, P. Margaret; M, Vinay; Gupta, Heena
ISBN: 9786209467400

portada Apprendimento automatico quantistico (en Italiano)

Apprendimento automatico quantistico (en Italiano)

Formato

Libro Físico

Editorial

Edizioni Sapienza

Autor

Savitha, P. Margaret; M, Vinay; Gupta, Heena

Idioma

Italiano

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9 x 15.2 x 0.5 cm

ISBN13

9786209467400

Apprendimento automatico quantistico (en Italiano)

Savitha, P. Margaret; M, Vinay; Gupta, Heena (Autor) · Edizioni Sapienza · Tapa Blanda

Libro Nuevo Importado

Envío: 26 a 33 días háb.

$ 112.90$ 62.09

-45%

Costos de importación incluídos en el precio ✅

Libro Nuevo

Quedan 10 unidades

$ 62.09

Llega entre el 16 Sep y el 29 Sep a Quito, Pichincha. Seleccionar ubicación

Agregar a lista de deseos

Reseña del libro "Apprendimento automatico quantistico (en Italiano)"

La convergenza dell'informatica quantistica e dell'apprendimento automatico segna uno dei cambiamenti più profondi nella storia della computazione. Mentre gli algoritmi classici iniziano a sforzarsi sotto il peso della complessità dei dati, della dimensionalità e della richiesta di energia, l'apprendimento automatico quantistico (QML) emerge non solo come un aggiornamento tecnologico, ma come un salto concettuale. Questo libro, Quantum Machine Learning: Bridging Qubits and Algorithms for the Next AI Revolution, nasce dalla convinzione che il futuro dell'intelligenza artificiale risieda nella logica invischiata dei sistemi quantistici e nell'intelligenza adattiva degli algoritmi di apprendimento. Il viaggio nel QML non riguarda solo la velocità di calcolo o la fisica esotica: si tratta di ripensare il modo in cui le macchine imparano, ragionano ed evolvono. I sistemi quantistici offrono un substrato radicalmente diverso per l'elaborazione delle informazioni: probabilistico, parallelo e intrinsecamente ad alta dimensionalità. Se combinati con i principi dell'apprendimento supervisionato, non supervisionato e di rinforzo, questi sistemi possono sbloccare nuove capacità di riconoscimento dei modelli, ottimizzazione, modellazione generativa e processo decisionale.