量子计算通过提供处理数据和解决经典系统难以处理的优化问题的新方法，与经典机器学习进行交互。 量子算法在理论上可以加速特定的任务，例如线性代数运算或优化，这些是许多机器学习模型的基础。 例如，量子近似优化算法 (QAOA) 可以比经典方法更有效地处理组合优化问题，例如特征选择或超参数调整。 此外，量子系统可以使用量子比特更紧凑地表示高维数据，从而实现诸如用于支持向量机 (SVM) 的量子核方法之类的技术，以更少的资源对复杂数据集进行分类。
这种交互的一个实际例子是混合量子-经典模型，其中量子电路处理更广泛的经典框架中的特定子程序。 TensorFlow Quantum 和 PennyLane 等工具允许开发人员将量子层集成到神经网络中。 例如，量子电路可以为经典模型难以分离的数据生成特征图，从而提高准确性。 另一个用例是量子增强采样，其中量子退火器（如 D-Wave 的退火器）生成高质量的样本，用于训练玻尔兹曼机或其他概率模型。 这些混合方法使开发人员可以试验量子优势，而无需全尺寸量子硬件。
然而，当前的量子硬件限制——例如量子比特数量、错误率和连接性——限制了实际应用。 今天的大多数实现都侧重于小规模的概念验证问题，例如对合成数据集进行分类，而不是现实世界的任务。 例如，量子 SVM 在 10 个特征的数据集上可能优于经典方法，但由于硬件限制，无法扩展到 1,000 个特征。 开发人员还在将经典优化技术（如梯度下降）应用于量子电路时面临挑战，这需要错误缓解和专门的优化器。 尽管存在这些障碍，但量子硬件和开源框架的不断改进使得探索量子计算如何补充经典机器学习工作流程变得更加容易。