머신러닝(ML)은 AI 시장에서 가장 성숙한 분야 중 하나로, 1950년대부터 시작된 머신러닝(ML)은 기계가 특정 작업을 수행하도록 가르치고 패턴을 식별하여 정확한 결과를 제공하도록 가르칩니다. 양자 컴퓨터의 등장은 양자 컴퓨팅의 힘을 ML에 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 추측을 불러일으켰습니다. 양자 머신러닝(QML)은 실행 시간 단축, 학습 효율 향상, 학습 능력 향상 측면에서 기존 ML을 개선할 수 있다는 공감대가 형성되고 있습니다.
이 보고서는 양자 시대의 머신러닝과 딥러닝에 대해 조사했으며, QML의 비즈니스 기회와 용도를 파악하며, 이미 등장하기 시작한 것과 앞으로 등장할 것으로 예상되는 것들을 소개합니다. 또한, QML 기술이 어떻게 진화할 것인지에 대해 논의하고, 이 분야에서 활동하는 25개 주요 기업 및 연구기관프로파일과 함께 QML 수익의 10년 예측을 제시합니다. 또한, 양자 머신러닝의 비용과 미숙함, QML에 최적화된 알고리즘의 필요성, QML의 최적 도입 방법에 대한 더 깊은 이해 등 QML의 성장을 저해하는 요인에 대해서도 분석합니다.
Machine learning (ML) is one of the most mature segments of the AI market - it dates to the 1950s. ML teaches machines to perform specific tasks and provide accurate results by identifying patterns. The advent of quantum computers has led to speculations on how the power of quantum computing can be applied to ML. A consensus is building that Quantum Machine Learning (QML) can improve classical ML in terms of faster run times, increased learning efficiencies and boosted learning capacity.
In this report, IQT Research identifies QML opportunities and applications already beginning to appear and those that we believe will emerge in the future. We also discuss how QML technology will evolve and include ten-year forecasts of QML revenues, along with profiles of 25 profiles of leading firms and research institutes active in the field. The report also analyzes the factors retarding the growth of QML such as the cost and immaturity of quantum machine learning, the need for QML-optimized algorithms and a deeper understanding of how QML is best deployed.