量子系统通过利用叠加态和纠缠态等独特属性，在特定场景下比经典系统更有效地执行计算，从而处理机器学习中的大型数据集。量子算法不像经典算法那样顺序处理数据，而是可以同时在多个状态上进行操作。例如，一个拥有 *n* 个量子比特的量子计算机可以同时表示 2^n 个可能的状态，从而实现对指数级数量数据的并行处理。这对于优化、聚类或特征映射等任务特别有用，因为在这些任务中，经典方法的性能会随着数据集大小的增加而急剧下降。然而，实际的加速效果取决于问题与量子优势的契合程度，例如是否能利用数据中的结构化模式。
一种关键方法是量子数据编码，即将经典数据转换为量子态。振幅编码等技术允许通过将值映射到量子态的概率，将包含 2^n 个条目的数据集存储在 *n* 个量子比特中。例如，一个 10 量子比特的系统理论上可以编码 1,024 个数据点。量子傅里叶变换或量子主成分分析（QPCA）等量子算法随后操作这些状态以提取见解。另一个例子是量子核方法，其中量子电路比经典方法更有效地计算高维空间中数据点之间的相似性度量（核函数）。这些核函数用于分类任务，例如支持向量机，以识别复杂的决策边界。
尽管具有潜在优势，但当前的量子系统面临实际限制。当前硬件中的噪声和错误率限制了它们可靠处理的数据集的大小和复杂性。混合量子-经典方法，例如变分量子算法，常用于缓解这一问题。例如，量子电路可能处理一部分计算（例如，梯度估计），而经典系统管理其余部分。开发人员可以尝试使用 Qiskit 或 Pennylane 等框架来实现小规模的量子机器学习模型，但要扩展到真正的大型数据集，需要在量子比特数量、纠错和算法设计方面取得进展。尽管量子机器学习在特定用例中前景光明，但它尚未能普遍取代经典方法。