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Design de nouveaux matériaux par IA quantique : Des applications en chimie et physique
Introduction à l’intelligence artificielle quantique L’intelligence artificielle quantique (IA quantique) est une discipline émergente qui fusionne les principes de l’intelligence artificielle et ceux de la mécanique quantique. L’intelligence artificielle, bien connue pour sa capacité à traiter des quantités massives de données et à exécuter des tâches d’apprentissage automatique, renoue ici avec la physique quantique, une…
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Optimisation des Hyperparamètres en QML : Les Stratégies pour de Meilleures Performances
Introduction à l’optimisation des hyperparamètres Dans le domaine en pleine expansion de l’apprentissage automatique (AA), les hyperparamètres jouent un rôle fondamental. Les hyperparamètres sont des valeurs prédéfinies qui ne sont pas apprises par le modèle durant le processus d’entraînement, mais déterminent plutôt son comportement. Par exemple, des éléments tels que le taux d’apprentissage, le nombre…
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Les Machines à Vecteurs de Support Quantiques : Classification avec un Avantage Quantique
Introduction aux Machines à Vecteurs de Support Quantiques Les Machines à Vecteurs de Support (SVM) constituent une méthode fondamentale dans le champ de l’apprentissage automatique, utilisée pour des tâches de classification et de régression. Leur principe repose sur la recherche d’un hyperplan optimal qui sépare des classes de données dans un espace multidimensionnel. En exploitant…
