Esta masterclass técnica ofrece una inmersión profunda y práctica en la vanguardia del aprendizaje automático: la convergencia del Machine Learning (ML) clásico con la Computación Cuántica (QC). Los participantes explorarán el desarrollo y la implementación paso a paso de un algoritmo clave de aprendizaje automático. La sesión se divide en un análisis y codificación dual: primero implementando su versión clásica y, posteriormente, su análogo cuántico (QML). El enfoque principal será la comparativa crítica de ambas implementaciones, examinando la arquitectura, la complejidad algorítmica y las métricas de rendimiento (como la escalabilidad, la precisión y la eficiencia en el entrenamiento) al trabajar con conjuntos de datos reales. Dirigida a ingenieros, científicos de datos e investigadores con experiencia en ML, esta masterclass es esencial para comprender la promesa, los desafíos y el roadmap hacia la ventaja cuántica en las tareas de clasificación y regresión.
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Esta formación está diseñada para desarrollar habilidades avanzadas en Machine Learning no supervisado utilizando Python. Aprenderemos a implementar...
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