Quantenmaschinelles Lernen ist ein Gebiet an der Schnittstelle von Quantencomputing und maschinellem Lernen. Es beinhaltet die Verwendung von Quantencomputern zur Durchführung von Aufgaben des maschinellen Lernens wie Klassifizierung, Regression und Clustering.
Quantencomputer sind leistungsstarke Maschinen, die Quantenbits (Qubits) anstelle von klassischen Bits verwenden, um Informationen zu speichern und zu verarbeiten. Dadurch können sie bestimmte Aufgaben viel schneller als klassische Computer ausführen, wodurch sie sich besonders für maschinelle Lernaufgaben eignen, die große Datenmengen beinhalten.
Ein Hauptziel der Quantum ML (Quantum Machine Learning)-Forschung ist die Erforschung von Möglichkeiten, wie Quantencomputing verwendet werden kann, um die Ausführung klassischer maschineller Lernalgorithmen zu beschleunigen. Quantum ML kann auch als quantenerweitertes maschinelles Lernen oder quantenunterstütztes maschinelles Lernen bezeichnet werden.
Die Verwendung von Quantencomputing für maschinelles Lernen und andere Prozesse wird Datenwissenschaftlern und anderen immer vertrauter, da Quantencomputing nicht mehr nur eine junge und hauptsächlich theoretische Technologie ist. Jetzt sehen wir einige Pilotprojekte bei großen Technologieunternehmen, in denen Quantencomputer praktisch erprobt werden.
Es ist wichtig zu beachten, dass die Menschen für ein wirkliches Verständnis des maschinellen Quantenlernens ein ziemlich gutes Verständnis dafür haben müssen, was maschinelle Lernalgorithmen tun, und auch einige Kenntnisse darüber, wie Quantencomputer funktionieren. Dies sind zwei unterschiedliche Wissensbasisfunktionen, die Ihre eigenen Forschungs- und Entwicklungskompetenzen und -erfahrungen beinhalten. Infolgedessen kann es schwierig sein, Talente für Quantenmaschinenlernen zu finden, auch weil es, wie erwähnt, ein sehr neuer Teil der Branche ist. Nur die sachkundigsten Datenwissenschaftler auf diesem Gebiet können wirklich über Quantenmaschinenlernen in der Praxis sprechen, obwohl alle Arten von Anwendungen in Zukunft denkbar sind.
Eine Möglichkeit, die Schnittmenge von Quantencomputing und maschinellem Lernen zu verstehen, besteht darin, die beiden Prozesse zu trennen.
Maschinelles Lernen beinhaltet die Verwendung von Algorithmen, damit ein Computersystem über Iterationen lernen oder sich selbst trainieren kann. Maschinelles Lernen beinhaltet die Verwendung von Test- oder Trainingsdaten, um die Maschine dazu zu bringen, diesen Prozess zu starten, und die Verwendung nachfolgender Datensätze, um dem maschinellen Lernprogramm zu helfen, seine Ergebnisse auf eine Weise anzupassen, die Experten als „Konvergenz“ bezeichnen.
Quantum Computing hingegen ist ein spezifischer Bereich des Operational Computing, in dem neue Arten von Computergeräten und -systemen das Prinzip der Quantenmechanik für fortschrittliche Rechenleistung und -kapazität nutzen.
Diese Quantencomputersysteme werden ein sogenanntes Qubit verwenden. Wo das herkömmliche binäre Bit zwei Werte hatte, entweder null oder eins, hat ein Qubit drei mögliche Werte, entweder null oder eins, oder eine Überlagerung dieser beiden Werte.
Das Ergebnis der Verwendung dieser Qubit-Technologie als Basis macht Quantencomputer extrem leistungsfähig. Die Verwendung von maschinellen Lernalgorithmen auf Quantencomputern, wie oben erwähnt als „Quanten-ML“ bezeichnet, würde diese Lernsysteme mit immens leistungsfähigen und leistungsstarken Computern koppeln, die mehr mit diesen Klassifizierungssystemen tun würden. Beispielsweise experimentieren Praktiker des maschinellen Lernens jetzt mit sogenannten tiefen neuronalen Netzen, bei denen ausgefeiltere Modelle des maschinellen Lernens die Aktivität des menschlichen Gehirns nachahmen. Ihre Anwendung auf Quantencomputing könnte außergewöhnlich starke Auswirkungen im Bereich ML und künstliche Intelligenz haben.
