반응형 Quantum Machine Learning1 양자머신러닝(QML)이란? 핵심 개념부터 하이브리드 아키텍처 구조 Ⅰ. 양자머신러닝(QML, Quantum Machine Learning) 이란?ⅰ. QML의 핵심 개념양자머신러닝(QML)은 양자 물리학의 원리(중첩, 얽힘 등)를 활용하여 연산을 수행하는 양자 컴퓨터에서 머신러닝 알고리즘을 구동하거나, 고전 머신러닝을 통해 양자 시스템을 최적화하는 융합 기술입니다.단순히 기존 알고리즘을 양자 컴퓨터에 올리는 것을 넘어, 양자 상태(Qubit)의 고차원 텐서 공간을 활용해 데이터의 복잡한 패턴을 기존보다 훨씬 적은 파라미터로 빠르고 정확하게 학습하는 것을 목표로 합니다.ⅱ. 기술의 등장 배경챗GPT와 같은 초거대 AI 모델의 등장으로 연산에 필요한 데이터와 파라미터가 기하급수적으로 증가하면서, 기존 실리콘 기반 고전 컴퓨터(CPU/GPU)의 물리적 한계(무어의 법칙 한계.. 2026. 7. 22. 이전 1 다음 반응형