양자 기계 학습이란 무엇입니까? QML 초보자 가이드

양자 물리학은 적어도 이론적으로는 기계 학습을 포함한 많은 분야에 큰 변화를 가져올 것입니다. 실제로 양자 기계 학습은 여전히 ​​대부분 이론적이며 광범위하게 적용하기 위해 실용화되기까지는 갈 길이 멉니다.

양자 컴퓨터가 더욱 실현 가능하고 접근 가능해지면 기계 학습 처리 속도가 크게 향상되고 새로운 유형의 기계 학습에 대한 많은 가능성이 열릴 것입니다. 따라서 양자 기계 학습이 무엇인지, 이론적으로 어떻게 작동하는지, 기존 기계 학습과 어떻게 비교되는지, 양자 ML의 미래를 위해 어떤 과제가 놓여 있는지 이해하는 것이 중요합니다.

목차

양자 머신러닝이 무엇인지 파악하려면 먼저 머신러닝과 양자역학을 별도로 이해해야 합니다.

머신 러닝(ML)은 데이터, 알고리즘, 소프트웨어를 사용하여 시간이 지남에 따라 인간이 지식을 배우는 방식을 모방하는 인공 지능(AI) 및 컴퓨터 과학의 하위 집합입니다. 한편, 양자컴퓨팅(Quantum Computing)은 양자역학의 원리를 이용해 기존 컴퓨터가 처리하기에는 너무 복잡한 문제를 해결하는 최첨단 기술 분야이다.

따라서 양자 기계 학습은 이 두 분야를 효과적으로 결합하여 "일반적인" 기계 학습을 훨씬 뛰어넘는 규모로 작동하고 학습할 수 있는 컴퓨터를 만듭니다.

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양자 컴퓨팅 기계는 이제 막 현실화되고 있기 때문에 양자 기계 학습의 기본 사항에 대한 대부분의 연구는 현재 가설에 불과하다는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 현재 우리가 알고 있는 것의 대부분은 궁극적으로 실행 가능하고 저렴한 양자 컴퓨터를 구축할 수 있다는 가정 하에 양자 기계 학습이 어떻게 작동해야 하는지에 대한 제안을 기반으로 합니다.

클래식 컴퓨팅에서 두 개의 클래식 비트는 00, 01, 10 또는 11의 네 가지 상태 중 하나를 취할 수 있습니다. 이는 각 비트 쌍이 주어진 시간에 단일 이진 조합만 나타낼 수 있음을 의미합니다.

그러나 양자 컴퓨팅에서는 단일 양자 비트(qubit)가 동시에 존재할 수 있습니다. 이는 상호 작용하는 큐비트의 단일 쌍이 4가지 바이너리 구성을 모두 한 번에 저장할 수 있어 훨씬 더 복잡하고 강력한 계산이 가능하다는 것을 의미합니다. 이러한 중첩을 통해 양자 시스템은 기존 컴퓨팅에 비해 복잡한 방정식을 더 빠르고 효율적으로 풀 수 있습니다.

양자 기계 학습은 기존 기계 학습에 비해 여러 가지 잠재적 이점을 제공합니다.

첫째, 양자 시스템은 양자 기이함을 수용할 수 있는 능력이 부족한 기존 컴퓨터에서는 생성할 수 없는 이상하고 특이하거나 반직관적인 패턴을 생성할 수 있습니다. 이는 양자 시스템이 기존 컴퓨터 시스템의 제약을 뛰어넘는 패턴을 인식할 수 있음을 의미합니다.

양자 시스템은 또한 기존 컴퓨터에서는 불가능한 병렬 처리의 기회도 제공합니다. 하나의 큐비트 쌍은 가능한 네 가지 구성을 모두 한 번에 저장할 수 있는 반면, 기존 비트의 단일 쌍은 한 번에 하나의 바이너리 구성만 저장할 수 있기 때문에 양자 시스템이 이를 달성할 수 있습니다. 작업 자체가 더 빨라질 뿐만 아니라, 양자 기계 학습 프로그램은 여러 작업을 동시에 수행하여 작업 속도를 더욱 높일 수도 있습니다.

이러한 속도와 병렬 처리는 기계 학습 프로그램의 발전 속도에 큰 영향을 미칩니다. 현재 머신러닝의 한계 중 하나는 기존 컴퓨터가 정보를 매우 빠르게 처리할 수 있다는 것입니다. 확장하면 기계 학습 알고리즘은 매우 빠르게 학습할 수 있습니다. 양자 컴퓨팅은 처리 속도를 크게 향상시켜 기계 학습이 현재 기존 컴퓨팅이 지원하는 것보다 훨씬 빠른 속도로 발전할 수 있게 해줄 것입니다.

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양자 기계 학습은 매우 유망한 분야이지만 여러 가지 과제에 직면해 있습니다.