量子机器学习终极指南——下一件大事

机器学习的创新远未完成。事实上，当量子物理学和机器学习的世界走到一起，通过智能计算解决更高级的问题时，事情即将发生“量子飞跃”。没错，海森堡的不确定性原理和著名的薛定谔猫可以帮助开发先进的量子机器学习系统，这些系统能够加速当前的机器学习模型，使其工作得更快，并有助于开发全新的机器学习模型，可以做到前所未有的事物。尽管量子机器学习成为主流还需要一段时间，但截至目前，IBM、微软和 NASA 等几乎所有科技巨头都已经加入了这项引人入胜的新技术。

影响机器学习的量子概念——

量子机器学习是一种将机器学习和量子物理学原理相结合的跨学科方法。为了理解这一点，让我们来看看这里起作用的量子物理学中的一些基本概念——

量子：
物理学家马克斯·普朗克在 1900 年提出，在亚原子水平上，能量包含在称为量子的微小离散包中，根据当时的环境，它们既表现为波又表现为粒子。量子理论的基础依赖于观察，即在任何时间点，这些粒子都可能处于任何状态并且可能会改变它们的状态。

量子位：
我们今天使用的经典计算方法适用于使用 2 位（0 和 1）处理所有数据的芯片。即使是您输入的最复杂的数据或算法也会分解为这两位。另一方面，量子机器学习使用单位“量子位”，量子位的缩写。在量子物理学中，这些量子位可以是围绕原子核运行的电子或质子。

叠加：
这些量子粒子或量子位可能同时以 0 和 1 的形式存在。这是一种称为叠加的现象。从本质上讲，这意味着一个粒子可以存在于多个量子态中，并且当受到监督时，即当我们尝试测量其位置时，它会发生变化并且其叠加会丢失。

纠缠：
不同的量子位在一个原子上以一种无法独立于其他粒子的状态描述的方式在原子上相互作用。因此，即使粒子相隔很远，它们也以相关的方式相互通信。

那么这一切在机器学习中是如何体现的呢？

了解物质的量子物理学可以帮助开发新的专用硬件或量子计算机，这些硬件或量子计算机在每秒可以处理的数据量和可以完成的计算类型方面优于我们目前拥有的硬件或量子计算机。量子计算机提供了巨大的计算优势，能够在^第n 维中对物体进行分类，这是普通经典计算机无法实现的壮举。使用上述叠加和纠缠原理，这些设备具有令人难以置信的计算能力。

如果您已经对用于促进机器学习的 ASIC（专用集成电路）和 FPGA（现场可编程门阵列）等硬件感到敬畏，请准备好体验更高阶的量子机器学习性能。量子芯片可用于绘制非凡的计算机算法以解决复杂问题。虽然量子计算的支持者利用这项技术在创造新化学品和药物的领域取得了有希望的进展，但机器学习爱好者正在展望未来，复杂的算法可以绘制大脑电路图，解码基因组成，构建一个结合生物识别和药物的专门基础设施。物联网设备可以启用高级安全设备，甚至可以解锁关于广阔神秘宇宙的一些惊人的新发现。是的，量子机器学习可以帮助绘制出我们大脑中同时放电的数万亿个神经元。

目前可以通过量子机器学习加速的一些机器学习过程是——

线性代数：
在执行线性代数计算时，量子计算机可以成倍地加速前景。量子门可以在单个操作中以更高的速度执行具有同样大向量的指数级大矩阵，从而帮助从量子算法中构建机器学习模型。这显着降低了与线性代数计算相关的成本和时间。

优化：
无论是物理学家、化学家还是数据科学家，每个人都在努力寻找一条通往高维能量景观中能量最低点的方法。在绝热量子计算和量子退火的世界中，优化是每个人的首要任务。量子机器学习在优化方面具有强大的影响力，这也恰好是物理学家在量子机器学习背景下尝试的首要任务之一。

内核评估：
量子机器学习可用于通过将来自量子计算机的估计馈入标准内核方法来执行内核评估。虽然模型的训练和推理必须在标准支持向量机中完成，但使用专用量子支持向量机可以帮助加速这一过程。随着特征空间的扩大，经典计算中的核函数在计算上变得昂贵。这就是量子算法介入的地方。纠缠和干涉等量子特性有助于创建一个巨大的量子状态空间，可以极大地改进内核评估。

深度学习：
深度学习是近来机器学习和人工智能最具影响力的应用之一。量子计算机可以通过解决经典计算机难以解决的复杂问题，使深度学习变得更加深刻。在训练深度玻尔兹曼机的实验中，来自微软的研究人员使用了量子模型，发现他们不仅可以更快地训练玻尔兹曼机，而且可以实现比经典计算机更全面的深度学习框架。

结论 -
量子机器学习的真正潜力将在几年后开始显现，但已经朝着这个方向取得了重大进展。高质量的量子机器学习算法将使科学家能够开发全新的方法来改善生活并促进迄今为止只能想象的解决方案。