퀀텀 머신러닝 기초: 양자 데이터 인코딩과 양자 신경망
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능, 머신러닝
대상자
양자 컴퓨팅 및 머신러닝 분야 개발자, 데이터 과학자
(난이도: 중급 이상, 양자 알고리즘 및 머신러닝 기초 지식 필요)
핵심 요약
- 양자 데이터 인코딩은 고전 데이터를 양자 상태로 변환하는 과정으로, Qiskit과 같은 라이브러리에서 QuantumCircuit 클래스를 사용해 구현 가능
- 양자 신경망(QNN)은 양자 게이트와 측정 연산을 기반으로 하며, VQC(Variational Quantum Circuit) 알고리즘을 활용한 최적화가 핵심
- Qiskit 라이브러리의 QuantumCircuit과 VQC 모델은 양자 머신러닝 구현에 필수적
섹션별 세부 요약
1. 양자 데이터 인코딩
- 고전 데이터(예: 숫자, 벡터)를 양자 큐비트 상태로 매핑하는 과정
- Qiskit의 QuantumCircuit 클래스를 사용해 큐비트 초기화 및 게이트 적용
- Amplitude Encoding과 Binary Encoding 등 여러 인코딩 방식 존재
2. 양자 신경망(QNN) 구조
- 양자 게이트(예: Hadamard, CNOT)와 측정 연산을 통한 데이터 처리
- VQC(Variational Quantum Circuit) 알고리즘을 기반으로 하여 매개변수 최적화 수행
- QuantumKernel을 사용한 커널 트릭 적용으로 비선형 분류 가능
3. 코드 예제 및 구현
- GitHub 링크에서 Qiskit 기반 QNN 구현 예시 제공
- QuantumCircuit 클래스로 큐비트 생성 후 VQC 모델 적용
- Scikit-learn과의 통합을 통한 양자-고전 하이브리드 모델 구현 가능
결론
- 양자 머신러닝 구현 시 Qiskit 라이브러리와 VQC 알고리즘을 활용해야 하며, QuantumCircuit 클래스를 통해 큐비트 조작이 필수적
- 고전 데이터를 양자 상태로 인코딩하는 과정에서 Amplitude Encoding이 효율적임
- 실무 적용 시 Scikit-learn과의 통합을 통해 양자 모델의 성능을 검증할 것