양자 머신 러닝(QML)의 잠재력과 학습

양자 기계 학습이란 무엇인가? 양자 기계 학습(QML)은 양자 역학과 기계 학습의 원리를 결합한 신흥 분야이다. 전통적인 기계 학습에서 데이터는 0 또는 1로 표현되는 고전적인 비트를 사용하여 작동하는 고전적인 컴퓨터를 사용하여 처리된다. 대조적으로, 양자 컴퓨터는 양자 비트 또는 큐비트를 사용하는데, 이는 0과 1 상태의 중첩 상태에 있을 수 있기 때문에 특정 유형의 계산에서 기하급수적인 속도 향상을 가능하게 한다. QML은 양자 컴퓨터의 힘을 활용하여 패턴 인식, 최적화 및 분류와 같은 머신 러닝의 복잡한 문제를 해결하는 것을 목표로 한다. 그것은 머신 러닝 알고리즘의 기능을 크게 향상시키고 신약발견, 재무 모델링, 이미지 및 음성 인식과 같은 분야에서 획기적인 발전으로 이어질 수 있는 잠재력을 가지..

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