Geleceğin mesleklerinin ortak bir noktası vardır. O da hepimizin tanık olduğu, içinden geçtiğimiz ve hızla da devam edeceğini düşündüğümüz, süregelen teknolojik devrimdir!
Profesyonel hayatınıza yeni başlıyorsanız ya da ilerdeki kariyeriniz için planlamalar yapıyorsanız muhtemelen kafanızda düzinelerce kararsızlık vardır. Geleneksel mesleklerin yıllar içinde nasıl büyük değişikliklere uğradığını da farkına varmışsınızdır demektir…
Belki üniversiteye gitmek ya da size zevk veren farklı bir kariyere yatırım yapmak konusunda şüpheleriniz var. Ya da belki mevcut bir kariyeriniz var ama iş piyasasındaki değişiklikleri bilmek istiyorsunuz. Sonuçta bunun gibi bir çok ihtimallerin içerisinde olabilirsiniz. Eğer böyle bir kararsızlığın içindeyseniz , yapmanız gereken en önemli şey, gelecekte en çok aranan mesleklere göz atmak gerekliliğidir. Bugünkü durumunu önümüzdeki yılların iş piyasasına göre düşünmek her akıllı insan için kaçınılmaz bir gerçektir.
Eğer siz de böyle bir süreçte iseniz, bugün, bizileri bekleyen yeni teknolojik dalgayı hesaba katarak, yeniliklerin mevcut işleri nasıl etkileyebileceğini ve geleceğin neler getireceği hakkında araştırmalar yapmanız gerekir.
İşte yakın gelecekte büyük bir etki yapacağı düşünülen alanlardan biri de Kuantum makine öğrenimi analisti..
Bu videomuzda, KUANTUM MAKİNE ÖĞRENİMİ değerlendireceğiz..
———————————-
Kuantum Makine Öğrenimi, günümüz veri bilimi ve teknoloji alanının bir sonraki sıçramasında büyük adımlardan biri olacak…
AI ve kuantum hesaplama , çoğu insanın aşina olduğu terimler . Ancak, hiç kuantum makine öğrenimini duydunuz mu?
Günümüzde ortaya çıkan en heyecan verici alanlardan biri, kuantum hesaplama ve klasik makine öğreniminin en temel düzeyde bir birleşimi olan QML’dir yani Kuantum makine öğrenimidir. Kuantum makine öğrenimi, makine öğrenimi algoritmaları için kullanılan kuantum hesaplama uygulamasıdır. Bir araştırma alanı olarak, bu ilgili teknolojiler arasındaki kavramların etkileşimini inceler.
Aslında ,Kuantum Makine Öğrenimi, esasen kuantum hesaplama ve makine öğrenimin bir melezidir 🙂
Şimdi gelin bu teknoloji bilimlerine ayrı ayrı bakalım;
Kuantum hesaplama
Kuantum hesaplama, kuantum (atomik ve atom altı) seviyelerde madde ve enerjinin kökenini ve davranışını tanımlayan, kuantum mekaniği kavramlarına dayalı bilgisayar teknolojisi geliştirmeye odaklanan ,bir araştırma alanıdır. Bilgisayar teknolojisinde yeni bir dönemi başlatarak, hesaplama gücünü önemli ölçüde artırma yeteneğine sahiptir.
Kuantum alanında çalışan bilgi işlem uzmanları , gelişen teknolojinin, makine öğrenimini güçlendireceği görüşünde. Böylelikle Kimya, psikoloji , tıp, ekonomi gibi farklı bilimlerin karmaşık süreçlerini simüle edilme şeklini değiştirecek. Bu da demektir ki geleneksel bilgisayarların çözemediği diğer tüm sorunları kolayca çözüme ulaştırabilecek.
Makine öğrenimi
Makine öğrenimi, sistemlerin prosedürleri iyileştirme ve daha hızlı geliştirme açısından verilerden, ölçümlerden ve deneme yanılma yoluyla “öğrenebilen” , yapay zekanın bir alt kümesidir . Makine öğrenimi, bilgisayarların insan benzeri öğrenme becerileri oluşturmasına olanak tanıyarak, kanser araştırmaları , küresel ısınma gibi dünyanın en karmaşık sorunlarından bazılarını bile çözüm üretmede yardımcı olur.
Makine öğrenimi teknikleri, bilgi işlem gücündeki gelişmeler ve algoritmik yenilikler sayesinde veri analizi yapmada artık etkili araçlar haline gelmekte..
Kuantum sistemleri, klasik sistemlerin üretemeyeceği düşünülen atipik modeller ürettiğinden, kuantum bilgisayarların makine öğrenim görevlerinde klasik bilgisayarları gölgede bırakabileceğine inanılıyor.
.
Kuantum Makine Öğrenimi
Kuantum makine öğrenimi, geleneksel bilgisayarlardan daha hızlı makine öğrenimi sağlamak için kuantum yazılımının nasıl tasarlanıp yürütüleceği üzerine yapılan çalışmadır.
Kuantum Makine Öğrenimi , kuantum hesaplama ve uygulamalı makine öğrenimi bilimindeki teorik ilerlemeler arasındaki boşlukları doldurur. İlgili disiplinlerin karmaşıklığını azaltarak, kuantum çerçevesinde en alakalı makine öğrenimi algoritmalarını tanımlayan bir sentez sunmaya odaklanır.
Kuantum hesaplamadaki gelişmelere bakıldığında , AI , makine öğrenimi ile birlikte çalışmalarına hız verdiğinden beri öğrenme algoritmalarını daha da iyileştirmek için yeni kuantum teknolojilerinin varlığı araştırılıyor.
Zaten, Kuantum Makine öğreniminin gelişme sebebi de budur. Özünde, klasik hesaplama ile çözülemeyen mevcut problemler için verimliliği ve çözümleri büyük ölçüde iyileştirme fikrini benimser.
Bazen makine öğrenimi algoritmaları, klasik bilgisayarlar için oldukça yorucudur. Dolayısıyla da kuantum bilgisayarlar bu tür algoritmaları yönetmek ve sorunu çok daha hızlı çözmek için hesaplama yeteneklerine sahiptir.
Kuantum makine öğrenimi daha fazla büyüme ile son derece yeni bir alandır. Ancak geleceğimizi nasıl etkileyeceği nasıl etkileyeceği şu an bir tahmin aşamasında..
Bazı kişilere göre QML bir endüstri konusu olarak görülüyor ve büyük bir oyun bozucu olarak tanımlanıyor.. Bu alan hala araştırma, geliştirme ve büyümenin ilk aşamalarında ve yeni yeni uygulamalar ortaya çıkmaya devam etmektedir. İnsanlığa fayda ve yarar konusu şu an tartışma halinde. Sanırız bunu en iyi zaman gösterecek..
Genelde uzmanlar ;QML’nin etkilenecek alanları şu şekilde yorumluyorlar..
- Nanopartikülleri anlamak
- Moleküler ve atomik haritalar aracılığıyla yeni materyallerin oluşturulması
- Yeni ilaçları ve tıbbi araştırmaları keşfetmek için moleküler modelleme
- İnsan vücudunun daha derin yapısını anlamak
- Gelişmiş örüntü tanıma ve sınıflandırma
- Uzay araştırmalarını ilerletmek
- IoT ve blok zincirinin birleştirilmesi yoluyla tam bağlantılı güvenlik oluşturma
Medyada takip ettiğimiz bilgilere göre Amazon, Google, IBM ve Microsoft gibi önde gelen teknoloji şirketleri , büyük ölçekli kuantum hesaplama yazılımı ve donanımının geliştirilmesine yatırım yapıyor.
Ancak bu teknolojiyi ölçeklendirmeyle ilgili birçok zorluk var. Çünkü Qubit’ler hassas ve kuantum bilgileri bozulursa kolayca zarar görebilirler veya yok edilebilirler. Bu nedenle makineler, aşırı soğuk sıcaklıklarda çalışan ortamlarda tutulmalıdırlar.
Her gün daha fazla şaşırtıcı gelişmelerle karşılaştığımız QML, hayal edebileceğimizden çok daha fazla sorunu çözecek gibi görünüyor..
Bununla beraber ,bu teknolojiden yararlanmak için gereken yazılım ve donanım ekosisteminin karmaşıklığı, büyük olasılıkla yaygın olarak benimsenme , erişilebilirlik ve ticari uygulamada önemli engeller oluşturacaktır.
