솔루션: SQETCH 2026
01
어디서나 배포: Cloud PoC
02
온프레미스 엔클레이브
03
확장성
QML/QFL Explorer 2025
- 인터페이스: Python SDK, REST, Excel; 백테스트 및 QML용 앱 도커
- QAI 모델 훈련 단순화
- 희소 데이터, 분산 데이터에서 인사이트 획득
- 우리 모델은 데이터 효율적입니다
- 클래식: 하이퍼파라미터 파인튜닝, 분포 변화 모니터링
정의 컴퓨팅, 스토리지, 훈련, 추론 리소스
원클릭 또는 단일 API 호출로 훈련, 모니터링, 추론
QML Explorer '25
여러 사이트에서 연합 모델 훈련 데이터는 절대 이동하지 않습니다. 파생 데이터만 집계됩니다.
QML Explorer '25
-파형
-표 형식, 텍스트
-이미지
양자 신경망 덕분에 저데이터 영역에서 더 높은 정확도
-표 형식, 텍스트
-이미지
양자 신경망 덕분에 저데이터 영역에서 더 높은 정확도
-비유니터리 모델 (중간 회로 측정)
-프로그레시브 레이어
-더 크고 강력한 모델 허용 -QPU 파인튜닝
-블라인드 및 기밀 컴퓨팅
-데이터 보안 유지
-프로그레시브 레이어
-더 크고 강력한 모델 허용 -QPU 파인튜닝
-블라인드 및 기밀 컴퓨팅
-데이터 보안 유지
데이터가 고유하다면, 오늘 바로 성능 지표를 확인하여 업그레이드를 받으세요
중간 회로 측정 포함
중간 회로 측정 없음
중간 회로 측정 포함
중간 회로 측정 없음
비유니터리 모델 (중간 회로 측정)
더 크고 강력한 모델 허용
멀티모달 용량
- - 현실은 멀티모달이기 때문에 기계 판독 가능한 뉴스 추가 신선한 데이터 추가
- - AUC & PR-ROC 향상 순수 클래식 대비 분류 오류 감소
