量子计算通过提供新的数据处理方式和更有效地解决计算密集型任务来增强机器学习。量子算法可以利用叠加和纠缠等特性来执行经典计算机无法实现的运算。 例如，量子计算机可以同时处理多个状态，这对于优化、线性代数和采样等任务非常有用，这些都是训练机器学习模型的关键组成部分。 虽然仍处于早期阶段，但这些方法显示出加速 ML 工作流程特定部分的潜力。
一个实际应用是解决优化问题，例如训练支持向量机 (SVM) 或神经网络。 诸如量子近似优化算法 (QAOA) 之类的量子算法可以比经典方法更有效地探索解决方案空间。 例如，在聚类或分类任务中，量子计算机可以减少找到最佳模型参数所需的时间。 另一个例子是量子增强线性代数：像 Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) 算法这样的算法有望实现更快的矩阵求逆，这对于诸如线性回归或主成分分析 (PCA) 等任务至关重要。 虽然当前的硬件限制了实际应用，但诸如 TensorFlow Quantum 之类的框架和诸如 Qiskit 之类的库允许开发人员模拟这些操作并测试混合量子-经典模型。
但是，挑战仍然存在。 今天的量子硬件容易出错，并且缺乏足够的量子比特来处理大规模 ML 数据集。 今天的大多数应用都侧重于混合模型，其中量子处理器处理特定的子程序（例如，采样或优化），而经典系统管理其余部分。 例如，变分量子电路 (VQC) 在经典神经网络中使用量子层，以捕获复杂模式的方式处理数据。 开发人员可以使用诸如 IBM Quantum 或 Pennylane 之类的平台来试验这些模型，但实际部署还需要数年时间。 该领域需要持续的算法开发和硬件改进来释放其全部潜力，但它为解决当前棘手的 ML 问题提供了一个引人注目的路线图。