아이온큐(IonQ)의 이미지 인식 양자 머신러닝 연구 사례

아이온큐(IonQ)의 이미지 인식 양자 머신러닝 연구 사례 – 데이터 부족 문제에 대한 해결책? 지난 포스트들을 통해서 여러 번 설명 드린 적이 있지만, 양자 컴퓨팅의 핵심은 양자 역학의 원리를 이용하는 것입니다. 양자 역학은 입자(큐비트)가 동시에 여러 상태에 있을 수 있다는 개념, 즉 중첩 상태를 기반으로 합니다. 이러한 ‘양자 중첩’은 양자 컴퓨터가 기존 컴 contents.premium.naver.com ※ 주요 내용 - 아이온큐의 설명에 따르면, 양자 머신러닝(QML) 모델은 지금의 일반적인 머신러닝 모델에 비해 더 적은 양의 데이터로 학습하더라도, 그리고 모델의 크기 또한 더 작아도 높은 성능을 낼 수 있을 것으로 기대 - 실제로 아이온큐는 자율주행 관련 이미지 인식 양자 알고리즘을 연구. 양자 컴퓨터에서는 중첩 현상을 사용하여 한 큐비트(Qubit)가 0과 1 사이의 여러 가능성을 동시에 나타낼 수 있기 때문에, 이미지의 각 픽셀이 가진 방대한 정보를 효율적으로 압축 저...