Надстройка Multiverse SML Excel 2.0 предоставляет квантовые решения сложных задач машинного обучения

Одним из самых больших препятствий на пути широкомасштабного внедрения квантовых вычислений является отсутствие решений, которые подходят пользователям без подробного опыта и знаний об этой технологии. Multiverse Computing, ведущаякомпания по разработке квантового программного обеспечения, разрабатывающая квантовые решения и основанные на них решения, помогает руководителям ликвидировать этот пробел, разрабатывая инструменты, способные решать сложные финансовые проблемы. Их флагманский продукт, Singularity, позволяет профессионалам, не имеющим опыта работы с квантовыми вычислениями, воспользоваться его ранней ценностью для бизнеса.

Приложение Singularity для кредитного скоринга имеет удобный интерфейс Excel, позволяющий специалистам в области финансов и банков решать сложные задачи классификации с помощью квантовых и квантовых классификаторов со своего Mac или ПК. Классификация в машинном обучении — это контролируемый метод машинного обучения, с помощью которого модель пытается предсказать правильную метку заданных входных данных. Финансовый сектор регулярно использует методы машинного обучения для оценки кредитоспособности, обнаружения мошенничества, торговли и многого другого.

В приведенном ниже примере мы покажем, как крупный европейский банк использовал квантовый классификатор для решения задачи кредитного скоринга лучше, чем классический классификатор.

Шаг 1. Формулировка

Опишите проблему кредитного рейтинга с точки зрения бинарной классификации:

· 0: Заемщик может погасить

· 1: Заемщик не в состоянии погасить

Затем введите примеры заемщиков, которые успешно и безуспешно погасили кредиты с различными функциями или характеристиками, которые способствуют прогнозированию с помощью модели ML. В этом примере приведено 1000 примеров для квантового классификатора с 10 признаками (сумма кредита, срок, статус работы и т. д.).

Шаг 2. Выбор обучающих данных

Перед началом обучения выберите данные вместе с процентом данных, которые будут использоваться для обучения и тестирования.

На основе этого выбора Singularity создаст две новые страницы: обученный лист данных и тестовый лист данных.

Как показано в обученной таблице данных выше, всплывающее окно можно использовать для выбора функций, где определенные функции, которые были добавлены на первом этапе, могут быть выбраны и отменены в зависимости от предпочтений.

Шаг 3. Обучение

На этом этапе гибридный квантово-классический или квантовый алгоритм обучается на выбранных обучающих данных и возвращает окончательный предиктор. После завершения надстройка предоставляет подробную информацию о работе и обучении, включая количество кубитов, время оптимизации и общее время обучения, обычно порядка 30–50 секунд.

Шаг 4. Прогноз

Singularity загружает тестовые данные по умолчанию, которые можно настроить во время разделения данных на шаге 2. Метки также могут быть выбраны для сравнения наземных меток истины с предсказанными метками, что позволяет пользователю вычислять метрики оценки, такие как точность, прецизионность. , и отзыв модели.

Затем создается страница «Квантовые результаты», на которой каждому тестовому примеру назначается прогноз с точки зрения 1 или 0 (погасить/не погасить), установленный на шаге 1.

Результаты

Для этого варианта использования квантовая модель превзошла классическую модель линейной регрессии по всем стандартным показателям, включая точность (77% против 74,8%), полноту (45,9% против 40,7%) и точность (68,3% против 62,2%).

Исходя из нашего прошлого опыта, важным KPI является количество клиентов, ошибочно спрогнозированных по умолчанию, поскольку это может привести к тому, что банк потеряет своих клиентов. В то время как классическое решение дало 37,8% ложных срабатываний, квантовое решение дало только 31,7%, что составляет значительное снижение на 16%.

С чего нужно начать?

Вот что вам нужно, чтобы начать использовать методы квантового машинного обучения сегодня:

· Виндовс 10

· Эксель

· Надстройка Singularity

· Ключ аутентификации (предоставляется пользователям надстройки компанией Multiverse)

Пользователи Singularity также имеют доступ к руководству пользователя, которое поможет с установкой, аутентификацией, подготовкой данных, обучением вашей модели, возможными проблемами и общими рекомендациями.

Свяжитесь с нами здесь, чтобы узнать больше.