Pemelajaran mesin kuantum
From Wikipedia, the free encyclopedia
Pemelajaran mesin kuantum (bahasa Inggris: quantum machine learning) adalah integrasi antara algoritma kuantum dan program pemelajaran mesin.[1][2][3][4][5][6][7][8]
Bagian dari seri |
Pemelajaran mesin dan Penggalian Data |
---|
![]() |
Masalah
|
|
|
Reduksi dimensionalitas |
Diagnostik model |
Bagian dari seri artikel mengenai |
Mekanika kuantum |
---|
|
Latar belakang
|
Dasar-dasar
|
Efek
|
Eksperimen
|
Formulasi
|
Persamaan
|
Interpretasi
|
Topik lanjutan
|
Ilmuwan
|
Kategori |
Penggunaan istilah yang paling umum merujuk pada penerapan algoritma pemelajaran mesin untuk analisis data klasik yang dikerjakan di komputer kuantum, artinya pemelajaran mesin kuantum adalah pemelajaran mesin yang disempurnakan secara kuantum.[9][10][11] Di sisi algoritma pemelajaran mesin digunakan untuk menghitung data dalam jumlah yang sangat besar, pemelajaran mesin kuantum menggunakan qubit. Operasi atau sistem kuantum khusus ini diharapkan dapat meningkatkan kecepatan komputasi dan penyimpanan data yang dilakukan oleh algoritma dalam sebuah program.[12] Pemelajaran mesin kuantum termasuk juga di dalamnya metode hibrida yang melibatkan pemrosesan klasik dan kuantum, yaitu subrutin (subroutine) yang sulit secara komputasi jika dilakukan secara tradisional sehingga dialihkan ke perangkat kuantum.[13][14][15] Subroutine mungkin melibatkan proses atau komputasi yang lebih rumit, mungkin sulit diimplementasikan atau dihitung dengan metode klasik saja. Pemanfaatan komputer kuantum dalam hal ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dalam menangani tugas-tugas yang kompleks tersebut.[7] Selain itu, algoritma kuantum dapat digunakan untuk menganalisis keadaan kuantum alih-alih data klasik.[16][17]
Di luar komputasi kuantum, istilah "pemelajaran mesin kuantum" juga dikaitkan dengan metode pemelajaran mesin klasik yang diterapkan pada data yang dihasilkan dari eksperimen kuantum (yaitu pemelajaran mesin sistem kuantum), seperti pemelajaran transisi fasa dari sistem kuantum [18][19] atau membuat eksperimen kuantum yang baru.[20][21][22]
Pemelajaran mesin kuantum juga meluas ke cabang penelitian yang mengeksplorasi kesamaan metodologis dan struktural antara sistem fisik tertentu dan sistem pemelajaran, khususnya jaringan saraf. Sebagai contoh, beberapa metode matematika dan numerik dari fisika kuantum dapat diterapkan pada pemelajaran dalam klasik dan sebaliknya.[23][24][25]
Hubungan lebih jauh lagi, para ilmuwan menyelidiki gagasan yang lebih abstrak tentang teori pemelajaran dengan informasi kuantum, yang kadang-kadang disebut sebagai "teori pemelajaran kuantum".[26][27]
![](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/1b/Qml_approaches.tif/lossless-page1-220px-Qml_approaches.tif.png)