量子数学を使って人間のように学習するAIモデル
機械学習における次の大きなブレークスルーは、金融の世界から生まれるのでしょうか?
2人のヘッジファンド・クオンツが、人間のように少量のデータから幅広いアイデアを学習できる機械学習モデルを構築したと発表しました。
人工知能ヘッジファンドDuality Groupの共同設立者であり、Riskの2016年Buy-side quants of the year賞を受賞したKharen Musaelian氏とDario Villani氏は、量子力学の数学を使用してデータをより豊かな形で符号化することにより、真の量子的優位性を解き放つかもしれない抽象化と類推の能力を持つモデルを作成したと述べています。
業界標準のMNISTデータセットから手書きの数字を読み取るというAIのベンチマークテストでは、このモデルは数百枚の画像でも学習しました。他の機械学習モデルでは、同レベルの精度を達成するために数万枚の画像を必要とするかもしれません。
MusaelianとVillaniは
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