تصميم وتحليل التعلم الآلي الكمومي: استعراض

لقد أثبت التعلم الآلي إمكانيات هائلة في حل المشاكل الواقعية. ومع ذلك، مع النمو الأسّي في كمية البيانات وزيادة تعقيد النماذج، تنخفض كفاءة معالجة التعلم الآلي بسرعة. في الوقت نفسه، أدى ظهور الحوسبة الكمومية إلى ظهور التعلم الآلي الكمومي، الذي يعتمد على التراكب والتشابك، مما يُظهر تحسينًا أسّيًا مقارنةً بالتعلم الآلي التقليدي. لذلك، في الورقة، نستعرض المفاهيم الأساسية والخوارزميات والتطبيقات والتحديات الخاصة بالتعلم الآلي الكمومي. بالتحديد، نراجع أولاً المفاهيم الأساسية للحوسبة الكمومية بما في ذلك الكيوبت، بوابات الكم، التشابك الكمومي، إلخ. ثانيًا، نناقش بعمق 5 خوارزميات للتعلم الآلي الكمومي وهي: آلة الدعم الكمومي، الشبكة العصبية الكمومية، أقرب جار كمومي، تحليل المكون الرئيسي الكمومي وخوارزمية كيه-مينز الكمومية. ثالثًا، نجري مناقشات حول تطبيقات التعلم الآلي الكمومي في التعرف على الصور، والتنبؤ بفعالية الأدوية، والأمن السيبراني. أخيرًا، نلخص التحديات الخاصة بالتعلم الآلي الكمومي والتي تتكون من تصميم الخوارزمية، والقيود المتعلقة بالعُتاد، وتشفير البيانات، والبيئات الكمومية، والضوضاء والتدهور.