양자 기계 학습

양자 기계 학습은 양자 컴퓨팅 기술을 활용하여 전통적인 기계 학습 알고리즘을 개선하고 가속화하는 새로운 분야입니다. 이 분야의 목표는 큐비트와 양자 게이트 연산을 사용하여 모델 훈련과 데이터 처리를 더 효율적으로 수행하여 알고리즘 성능을 향상시키고 복잡한 문제 해결 능력을 강화하는 것입니다. 의료 분야에서 양자 기계 학습의 적용 가치는 특히 크며, 약물 발견을 가속화하고 질병 진단 모델을 최적화하며 개인화된 치료 계획의 정확성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.