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개요QSVM(Quantum Support Vector Machine)은 고전적인 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 양자 컴퓨팅 환경에 맞게 확장한 머신러닝 분류 모델입니다. 양자의 중첩과 얽힘을 활용해 복잡한 커널 연산을 고속으로 처리함으로써, 고차원 분류 문제에서의 성능 향상과 새로운 커널 공간 구현 가능성을 제시합니다. 이는 NISQ(노이즈 있는 중간 규모 양자 컴퓨터) 시대에 적합한 대표적인 양자머신러닝 알고리즘입니다.1. 개념 및 정의QSVM은 고전적인 SVM에서의 커널 트릭(Kernel Trick)을 양자 컴퓨터를 통해 구현하는 알고리즘으로, 데이터를 양자 상태로 인코딩하고, 두 양자 상태의 내적을 커널 함수로 활용하여 경계면을 분류합니다. 이를 통해 기존 SVM보다 ..

개요양자머신러닝(QML)은 양자컴퓨팅의 계산 능력과 머신러닝의 데이터 해석 능력을 결합한 첨단 융합 기술입니다. 양자의 중첩, 얽힘, 간섭과 같은 물리적 특성을 활용하여 기존 컴퓨터보다 빠른 속도로 데이터를 처리하거나, 새로운 유형의 학습 알고리즘을 구현할 수 있는 가능성을 열고 있습니다. QML은 특히 고차원 특징 공간 탐색, 복잡한 최적화 문제 해결, 소규모 데이터에서의 고성능 학습에 유망합니다.1. 개념 및 정의QML은 양자 회로(quantum circuit)를 활용하여 머신러닝 모델의 특정 계산 단계를 양자 컴퓨터에서 수행하거나, 양자 고유의 수학적 구조를 기반으로 완전히 새로운 유형의 모델을 구축하는 접근입니다.대표적으로는 양자 회로 기반 신경망(Quantum Neural Networks, QN..