양자 시대의 기계학습: 양자 지원 벡터 기계 vs. 고전적 지원 벡터 기계

본 연구는 기존의 클래식 컴퓨팅 환경과 양자 컴퓨팅 환경에서 머신러닝 알고리즘의 효율성을 비교하고자 한다. 특히 서포트 벡터 머신(SVM)에 초점을 맞추어, 아이리스(Iris) 데이터셋을 기반으로 양자 하드웨어에서 작동하는 클래식 SVM과 양자 서포트 벡터 머신(QSVM)의 분류 성능을 철저히 분석한다. 연구 방법론은 Qiskit 라이브러리를 활용한 다수의 실험과 하이퍼파라미터 최적화를 포함한다. 분석 결과, 특정 상황에서는 QSVM이 클래식 SVM과 견줄 만한 정확도를 달성하는 것으로 나타났으나, 실행 시간은 여전히 길다는 점이 확인되었다. 또한 본 연구는 양자 컴퓨팅의 계산 능력과 병렬 처리의 규모를 향상시킴으로써 양자 머신러닝 알고리즘의 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 강조한다. 이 연구는 양자 시대의 머신러닝 응용 기술이 현재 어느 수준에 있으며, 어떤 미래 가능성을 지니고 있는지를 깊이 있는 통찰을 제공한다.Colab: https://t.ly/QKuz0