量子時代における機械学習：量子サポートベクターマシンと古典的サポートベクターマシン

本研究は、古典的計算モデルと量子計算モデルにおける機械学習アルゴリズムの効果性を比較検討することを目的としている。特にサポートベクターマシン（SVM）に焦点を当て、古典的SVMと量子ハードウェア上で動作する量子サポートベクターマシン（QSVM）の分類性能を、Irisデータセットを用いて詳細に検証している。本研究では、Qiskitライブラリを活用した多様な実験設計とハイパーパラメータ最適化を統合した手法を採用している。その結果、特定の条件下ではQSVMが古典的SVMと並ぶ精度を達成することが明らかになったが、現状では実行時間の長さが課題であることが指摘された。さらに、量子計算能力の拡張および並列処理の規模拡大が、量子機械学習アルゴリズムの性能向上に顕著な効果をもたらす可能性があることが強調されている。本研究は、量子時代における機械学習応用の現状と将来の可能性について、貴重な知見を提供するものである。Colab: https://t.ly/QKuz0