ソリューション: SQETCH 2026
01
どこで も デプロイ: Cloud PoC
02
オンプレミス エンクレーブ
03
スケール
QML/QFL Explorer 2025
- インターフェース: Python SDK, REST, Excel; バックテストと QML用の アプリ ドッカー
- QAIモデルの トレーニングを 簡素化
- スパースデータ、 分散データから インサイトを 取得
- 私たちの モデルは データ効率的です
- クラシック: ハイパーパラメータ ファインチューニング、 分布シフト モニタリング
定義 コンピューティング、 ストレージ、 トレーニング、 推論リソース
ワンクリックまたは 単一API呼び出しで トレーニング、 モニタリング、 推論
QML Explorer '25
複数の サイトで 連合モデルを トレーニング データは 決して移動しません。派生データの みが 集約されます。
QML Explorer '25
-波形
-表形式、 テキスト
-画像
量子ニューラルネットワークに より、 低データ領域で より高い精度
-表形式、 テキスト
-画像
量子ニューラルネットワークに より、 低データ領域で より高い精度
-非ユニタリ モデル (中間回路測定)
-プログレッシブ レイヤー
-より大きく、 より強力なモデルを 許可 -QPU ファインチューニング
-ブラインドおよび機密コンピューティング
-データを 安全に 保つ
-プログレッシブ レイヤー
-より大きく、 より強力なモデルを 許可 -QPU ファインチューニング
-ブラインドおよび機密コンピューティング
-データを 安全に 保つ
データが ユニークな場合、 今日パフォーマンス指標を 確認してアップグレードを 受け取ること を 期待してください
中間回路測定あり
中間回路測定なし
中間回路測定あり
中間回路測定なし
非ユニタリ モデル (中間回路測定)
より大きく、 より強力なモデルを 許可
マルチモーダル 容量
- - 現実は マルチモーダルで あるため 機械可読ニュース 追加の 新鮮なデータを 追加
- - AUC & PR-ROC を 向上 純粋なクラシックと 比較 分類エラーを 削減
