Quanten-Maschinenlernen
term_id: quantum_machine_learning
Category: training_techniques
Definition
Quanten-Maschinenlernen (QML) ist ein aufstrebendes interdisziplinäres Feld, das die Fähigkeiten des Quantencomputings mit Techniken des Maschinellen Lernens integriert. Es zielt darauf ab, Quantenphänomene wie Verschränkung und Überlagerung zu nutzen.
Summary
Quanten-Maschinenlernen kombiniert Quantencomputing mit Machine-Learning-Algorithmen, um Probleme schneller oder effizienter zu lösen.
Key Concepts
- Quantenalgorithmen
- Hybridsysteme
- Exponentielle Beschleunigung
- Quanten-Kernel
Use Cases
- Molekulare Simulation
- Optimierung finanzieller Portfolios
- Klassifizierung hochdimensionaler Daten