데이터 중심적인 삶이 깊어짐에 따라 기존 컴퓨팅의 한계는 양자 머신러닝으로의 발전을 불가피하게 만들고 있습니다. 방대한 데이터 세트를 신속하게 분석하고 처리하는 능력을 통해 양자 머신러닝은 효율성 증대, 의사 결정 개선, 패턴 인식 강화, 보안 수준 향상 및 더욱 정교한 모델링을 가능하게 합니다.
양자 머신러닝이 다양한 분야에서 활용될 수 있다는 점을 고려할 때, 이는 예상보다 훨씬 빠르게 발전할 가능성이 높은 신흥 분야입니다.
따라서 양자 머신러닝에 관심이 있다면 학습 여정을 시작하여 그 모든 기능을 완전히 이해해야 합니다. 아래 제공되는 자료들은 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 되도록 설계되었으며, 기본적인 개념부터 출발합니다.
양자 머신러닝이란 무엇인가?
양자 머신러닝(QML)은 기계 학습 알고리즘 내에 양자 컴퓨팅 방법과 알고리즘을 통합하는 것을 의미합니다. Google에 따르면, 양자 머신러닝은 기존 컴퓨터로는 해결하기 어려운 복잡한 문제들을 해결할 수 있는 잠재력을 입증했습니다.
QML은 공급망 관리에서 암호화, IT에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 수 있습니다.
양자 머신러닝의 차별점
QML은 여러 측면에서 기존의 머신러닝과 구별됩니다. 주요 차이점 5가지를 살펴보겠습니다.
- 양자 머신러닝은 비트 대신 큐비트를 활용하여 운영 체제를 혁신합니다.
- 중첩 및 양자 얽힘과 같은 양자 현상을 활용함으로써 여러 복잡한 문제를 동시에 해결할 수 있습니다.
- QML의 속도 향상 가능성은 매우 크며, 양자 컴퓨터는 고차원 데이터도 효율적으로 처리할 수 있습니다.
- 미래에는 양자 머신러닝이 보안 프로토콜 강화, 신약 개발 가속화, 추천 시스템 개선 등에 기여할 것으로 예상됩니다.
QML이 급성장하는 분야라는 것을 인지하고, 아래 추천하는 학습 과정, 서적, 플랫폼을 통해 한발 앞서 나가십시오.
양자 머신러닝: edX
토론토 대학교에서 제공하는 이 양자 머신러닝 강좌는 양자 머신러닝 알고리즘의 기초와 Python을 이용한 구현 방법을 배우는 데 좋은 출발점이 될 것입니다.
주당 6-9시간의 학습 시간을 요하는 이 고급 과정은 대부분 자기 주도형으로 진행됩니다. 강좌를 수강하는 방법은 두 가지입니다. 검증된 트랙(유료)과 감사 트랙(무료)입니다. 유료 트랙은 무제한 학습 자료에 접근할 수 있다는 점, 평가 및 시험이 포함된 수료증을 받을 수 있다는 점이 차이점입니다.
토론토 대학교의 Petter Wittek 교수가 이 강좌를 진행하며, 현재와 가까운 미래의 양자 기술 발전과 그것이 기존 컴퓨터를 어떻게 능가할 수 있을지에 대한 통찰력을 제공합니다.
수강생들은 변이 회로, 고전-양자 하이브리드 학습 알고리즘, 확률 모델의 단순 상태 및 특이한 커널 함수에 대해 배우게 됩니다.
또한 다음 알고리즘 구현 방법을 익힐 수 있습니다.
- 양자 푸리에 변환
- 양자 위상 추정
- 양자 위상 매트릭스
- 가우시안 프로세스
QC101 양자 컴퓨팅
Udemy에서 제공하는 QC101 양자 컴퓨팅 강좌는 편광 연구를 통해 양자 물리학에 접근합니다.
양자 암호화를 학습하여 보안 통신을 이해하는 동시에, 양자 컴퓨팅에 대한 수학적 기초를 쌓아야 합니다. 또한 IBM 양자 경험을 직접 체험할 수 있습니다. 실제 데이터를 기반으로 예측을 수행하도록 양자 지원 벡터 머신을 훈련시키는 과정도 포함됩니다.
12시간 분량의 비디오 강의, 10개의 문서, 5개의 다운로드 가능한 자료를 통해 다음을 배울 수 있습니다.
- IBM Qiskit 및 Microsoft Q#에서 양자 프로그램을 개발하고 디버깅하는 방법
- 디랙 표기법 및 양자 물리학 모델을 사용하여 양자 회로를 분석하는 방법
- 양자 컴퓨팅이 AI, 머신러닝, 데이터 과학 분야에 어떻게 기여하는지
양자 학습에 관한 이 Udemy 강좌는 전 세계 기업 직원 교육에도 활용되고 있습니다. 17개의 섹션과 284개의 강의로 구성되어 있으며, 총 12시간 동안 진행됩니다.
이 강좌를 수강하기 위해서는 부울 논리, 복소수, 선형 대수, 확률 및 통계에 대한 기본적인 지식이 필요하며, 고등학교 수준의 수학 및 과학 지식을 갖추는 것이 좋습니다.
양자 머신러닝: OpenHPI
기본 및 고급 양자 머신러닝 모델을 구축하는 방법을 배우고 싶으신가요? OpenHPI에서 제공하는 이 양자 머신러닝 강좌는 무료로 수강할 수 있습니다. Christa Zoufal 박사, Julien Gacon, David Sutter 박사가 강의를 맡고 있습니다.
이 강좌에서 배울 수 있는 내용은 다음과 같습니다.
- 기본 및 고급 학습 모델 구축 방법
- Python 및 Qiskit을 사용하여 머신러닝 문제를 해결하는 알고리즘 구현 방법
- 양자 머신러닝의 과제와 미래 전망
컴퓨터 과학 전공 학생, 양자 학습에 관심 있는 사람, 머신러닝 전문가에게 적합한 이 강좌는 2주 동안 진행되며, 마지막에는 합격해야 하는 최종 시험이 있습니다.
1주차 강의에서는 벡터 머신과 변분 양자 분류기 지원과 관련된 내용을 집중적으로 다룹니다. 2주차에는 양자 생성적 적대 신경망과 양자 볼츠만 머신에 대한 실질적인 구현 기술을 배우게 될 것입니다.
Qiskit 글로벌 여름 학교
또 다른 무료 오픈소스 양자 머신러닝 자료로, Qiskit의 강의 시리즈를 YouTube에서 시청할 수 있습니다.
2주 집중 여름 학교였던 것이 이제 각 에피소드당 1-2시간 분량의 25개 에피소드로 구성된 YouTube 학습 시리즈로 제공됩니다. 이 과정은 20개의 강의와 5개의 실습 응용 프로그램으로 나뉩니다.
이 강좌에서 배울 수 있는 내용은 다음과 같습니다.
- 양자 응용 프로그램을 탐색하는 방법
- 양자 회로, 양자 컴퓨팅 알고리즘 및 연산 소개
- 양자 분류기 구축 방법, 실제 양자 커널 참조
- 고급 QML 알고리즘, 양자 하드웨어 및 고원 현상을 피하는 방법과 훈련 가능성 문제
지금까지 QML 학습 여정을 시작할 수 있는 신뢰할 만한 무료 자료를 찾지 못했다면, 지금이 바로 시작할 적기입니다!
양자 컴퓨터를 사용한 기계 학습
Maria Schuld와 Francesco Petruccione이 공동 저술한 “Machine Learning With Quantum Computers”(2021)는 고급 양자 머신러닝을 학습하기 위한 훌륭한 입문서입니다.
단기적인 양자 학습 알고리즘부터 결함 허용 양자 학습 알고리즘에 이르기까지 이 책은 다음과 같은 주제에 대한 이론적 및 실용적인 기술을 제공합니다.
- 매개변수화된 양자 회로
- 하이브리드 최적화
- 데이터 인코딩
- 양자 특징 맵
- 커널 방법
- 양자 학습 이론
- 양자 신경망
그렇다면 2판의 특별한 점은 무엇일까요? 초판과는 어떻게 다를까요? 이 책은 지도 학습 방법 외에도 양자 머신러닝 방법 및 알고리즘의 미래에 대한 심도 있는 논의를 제공합니다.
Python을 사용한 실습 Quantum ML
Frank Zickert 박사가 저술한 “Hands-On Quantum Machine Learning with Python”은 독자를 양자 머신러닝 전문가로 성장시키는 것을 목표로 합니다.
책의 내용은 다음과 같습니다.
- 큐비트, 양자 게이트, 양자 회로 등 양자 학습 기초에 대한 상세한 분석
- 조합 최적화 문제에 QSVM(양자 지원 벡터 머신), 양자 k-means, 양자 볼츠만 머신 적용 방법
- 여행하는 외판원 문제(TSP) 및 이차 제약 없는 이진 최적화(QUBO) 문제와 같은 일반적인 문제에 대한 실제 솔루션
- 양자 변동을 활용하고 양자 어닐링으로 문제를 해결하는 방법
- QAOA(양자 근사 최적화 알고리즘) 및 VQE(변분 양자 고유값 풀이)와 같은 알고리즘
- 양자 컴퓨팅 프레임워크, 실제 응용 프로그램 및 실용적인 예
Python을 사용한 양자 ML
양자 머신러닝의 기초를 확실하게 다지고 싶으신가요? Santanu Pattanayak의 “Quantum Machine With Python” 책은 엔지니어와 양자 머신러닝 애호가에게 훌륭한 선택입니다.
이 책을 통해 다음 내용을 배우게 됩니다.
- 디랙 표기법, 큐비트, 벨 상태와 같은 양자 머신러닝 컴퓨팅 기초
- 양자 푸리에 변환, 위상 추정, HHL(Harrow-Hassidim-Lloyd) 알고리즘과 같은 양자 기반 알고리즘
- 재무, 예측, 유전체학, 공급망 물류 등 다양한 문제 해결에 QML을 적용하는 방법
- 양자 단열 프로세스 및 양자 기반 최적화
- IBM의 Qiskit 툴킷과 Google Research의 Cirq를 사용하여 양자 컴퓨팅 알고리즘을 구현하는 방법
- Python을 사용하여 다양한 양자 기반 알고리즘을 구현하고 실제 응용 분야의 주요 과제를 검토
QML 학습 자료에서 멈추지 않고, 다음 양자 컴퓨팅 플랫폼을 탐색하여 학습 여정을 계속하세요.
IBM 양자
IBM Quantum을 통해 온라인에서 가장 진보된 양자 컴퓨터에 무료 클라우드 액세스를 확보하세요. 교육자, 개발자, 학습자에게 완벽한 IBM 플랫폼에서는 등록하고 API 토큰을 받기만 하면 양자 회로를 실행할 수 있습니다.
시뮬레이터와 7큐비트 및 5큐비트 QPU에 접근하여 프로그램을 학습하고 개발하며 실행할 수 있습니다. IBM 양자 플랫폼을 통해 수행할 수 있는 작업은 다음과 같습니다.
- 단계별 가이드에 따라 양자 프로그래밍 학습
- IBM Quantum Composer를 사용하여 양자 하드웨어 및 시뮬레이터에서 양자 회로를 그래픽으로 구축 및 시각화
- 클라우드 기반 Jupyter Notebook 환경인 IBM Quantum 랩에서 Python을 사용한 코드 작성, 프로그램 개발 및 프로토타입 제작
더 많은 기능이 제공됩니다. 양자 연구원 프로그램 및 교육자 프로그램에 가입할 수도 있습니다. 또한 IBM의 광범위한 문서 자료를 통해 초보자를 위한 Quantum Composer 설명서부터 개발자를 위한 Qiskit Runtime까지 필요한 모든 정보를 얻을 수 있습니다.
교육자라면 필드 가이드를 활용하여 양자 컴퓨팅 주제를 가르칠 수 있으며, 연구자라면 양자 실험실 자습서를 통해 알고리즘을 구축하고 테스트할 수 있습니다.
구글의 Cirq
Google의 Cirq는 양자 회로를 구축 및 최적화하고 양자 하드웨어 및 시뮬레이터에서 실행하는 데 사용할 수 있는 Python 소프트웨어 라이브러리입니다. 완전히 오픈 소스로 제공되며, 현재의 양자 컴퓨터를 위해 만들어진 추상화를 사용하여 최첨단 결과를 얻을 수 있습니다.
Cirq는 초보자와 고급 사용자 모두에게 적합하며, 각 수준에 맞는 기능을 제공합니다. 초보자는 양자 회로를 구축하고 시뮬레이션하여 변환을 수행하는 방법을 익힐 수 있습니다.
고급 사용자는 Cirq를 사용하여 NISQ 하드웨어용 양자 근사 최적화 알고리즘을 작성함으로써 기존 컴퓨팅으로는 불가능했던 최적화 솔루션을 찾을 수 있습니다. Google Quantum AI의 Cirq 기능을 자세히 살펴보겠습니다.
- 원하는 양자 회로를 구축하고 개선하기 위한 QML 삽입 전략 탐색
- QML 회로가 실제적이고 작동 제약이 없는지 확인하기 위해 장치 및 하드웨어를 정의하는 방법 학습
- Cirq 또는 파동 함수 시뮬레이터 qism을 사용하여 양자 하드웨어 및 양자 가상 머신을 시뮬레이션
- Google 양자 프로세스에 대한 종단 간 실험 수행 및 기존 시뮬레이터 코드 검토
Cirq가 신뢰를 얻는 이유는 단계별 튜토리얼과 기능 가이드 덕분입니다. Cirq 사용법부터 교과서 수준의 양자 알고리즘 목록, QVM(양자 가상 머신) 기능 학습에 이르기까지 필요한 모든 것을 배울 수 있습니다.
가장 중요한 점은 실제 하드웨어에서 양자 최적화 알고리즘을 구현하는 방법도 배울 수 있다는 것입니다. 하지만 이것이 전부가 아닙니다!
오픈 소스 커뮤니티에 참여하여 주간 회의에 참여하고 오픈 소스 프레임워크에 기여할 수도 있습니다.
Amazon Braket
양자 컴퓨팅 연구를 가속화하도록 설계된 Amazon Braket은 완전 관리형 서비스입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 일관된 개발 도구를 사용하여 양자 컴퓨터 작업
- 신뢰할 수 있는 클라우드에서 양자 알고리즘을 구축하고 고성능 시뮬레이터에서 테스트
- Amazon Quantum Solutions 연구소의 기술 및 전문가 지침을 통한 혁신
- 알고리즘을 연구하고 초전도, 포획 이온, 중성 원자 및 광자 장치에 액세스하여 다양한 하드웨어 테스트
- 양자 소프트웨어 구축 또는 오픈 소스 프레임워크 개발
1년 동안 AWS 프리 티어를 이용하거나, 연구용 AWS 클라우드 크레딧 프로그램에 따라 학술 연구를 시작할 수 있습니다.
Azure 양자 클라우드 서비스
양자 하드웨어, 소프트웨어, 다양한 도구 포트폴리오를 통합한 클라우드 서비스인 Azure Quantum 클라우드 서비스. 이 플랫폼을 통해 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- Azure 양자 리소스 추정기 도구를 사용하여 양자 애플리케이션 실행에 대한 통찰력 얻기
- 고전 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅 방법을 결합하여 하이브리드 알고리즘 구축
- Microsoft Learn, Quantum Kata 튜토리얼, 업계 사용 사례와 같은 교육 리소스를 통해 QML 세계에 대한 이해 증진
Q#, Cirq 및 Qiskit과 호환되는 오픈 소스 개발 키트를 무료로 사용하여 시작할 수 있습니다.
요약
양자 세계를 이해하는 데 도움이 될 수 있는 고급 QML 과정에 대해 논의했지만, 전통적인 양자 컴퓨팅 입문 서적부터 시작해도 좋습니다. 또한 IBM, Google Cirq, Amazon Braket, Azure와 같은 4개의 플랫폼을 탐색하여 양자 하드웨어 및 클라우드에 접근하여 양자 머신러닝에 대한 실질적인 학습 경험을 쌓을 수 있습니다.
대부분의 플랫폼은 오픈 소스이므로, 커뮤니티와 함께 성장하고 싶다면 완벽한 선택입니다!
또한 최고의 데이터 과학 과정을 살펴보는 것도 좋은 방법입니다.