Qubit-Based Framework for Quantum Machine Learning: Bridging Classical Data and Quantum Algorithms

要約

この論文は、量子コンピューティングのエキサイティングで急速に成長している分野に分かれ、その中心的なアイデア、現在の進歩、そしてそれが複雑な問題を解決する方法に革命をもたらす方法を説明しています。
それは、Qubits、量子回路、および重ね合わせやエンタングルメントなどの原則が、今日使用している古典的なコンピューターと比べて特定のタスクに対して基本的に異なるものとはるかに強力な量子コンピューターをどのようにするかなど、基本を分解することから始まります。
また、Quantum Computingが複雑な問題をどのように扱うか、そしてそれがクラシックシステムが処理するのに苦労している課題に独自に適している理由を探ります。
このペーパーの大部分は、量子機械学習（QML）に焦点を当てています。ここでは、量子コンピューティングの強みが人工知能の世界に出会います。
大規模なデータセットを処理し、複雑なアルゴリズムを最適化することにより、量子システムは機械学習の新しい可能性を提供します。
量子と古典のコンピューティングを組み合わせるためのさまざまなアプローチを強調し、より高速でより正確な結果を生み出すために協力する方法を示します。
さらに、研究者や開発者がこれらの理論を実現するのに役立つ、利用可能なTensorflow Quantum、Qiskit、およびPennylaneのようなツールとプラットフォームを探索します。
もちろん、量子コンピューティングにはハードルがあります。
ハードウェアのスケールアップ、エラーの修正、Qubitsの安定性を維持するなどの課題は、重要な障害です。
しかし、クラウドベースのプラットフォームと革新的なテクノロジーの急速な進歩により、量子コンピューティングの可能性はこれまで以上に近づいています。
このペーパーは、読者に量子コンピューティングの明確で包括的な紹介、機械学習におけるその役割、およびテクノロジーの将来のために保持される計り知れない可能性を提供することを目的としています。

要約(オリジナル)

This paper dives into the exciting and rapidly growing field of quantum computing, explaining its core ideas, current progress, and how it could revolutionize the way we solve complex problems. It starts by breaking down the basics, like qubits, quantum circuits, and how principles like superposition and entanglement make quantum computers fundamentally different-and far more powerful for certain tasks-than the classical computers we use today. We also explore how quantum computing deals with complex problems and why it is uniquely suited for challenges classical systems struggle to handle. A big part of this paper focuses on Quantum Machine Learning (QML), where the strengths of quantum computing meet the world of artificial intelligence. By processing massive datasets and optimizing intricate algorithms, quantum systems offer new possibilities for machine learning. We highlight different approaches to combining quantum and classical computing, showing how they can work together to produce faster and more accurate results. Additionally, we explore the tools and platforms available-like TensorFlow Quantum, Qiskit and PennyLane-that are helping researchers and developers bring these theories to life. Of course, quantum computing has its hurdles. Challenges like scaling up hardware, correcting errors, and keeping qubits stable are significant roadblocks. Yet, with rapid advancements in cloud-based platforms and innovative technologies, the potential of quantum computing feels closer than ever. This paper aims to offer readers a clear and comprehensive introduction to quantum computing, its role in machine learning, and the immense possibilities it holds for the future of technology.

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