양자컴퓨팅과 머신러닝 / Quantumn ML

 양자 컴퓨팅은 현재와 미래의 컴퓨팅 기술을 변화시킬 분야입니다. 양자 컴퓨터는 기존의 컴퓨터와는 다른 원리로 동작하며, 양자역학의 원리를 활용하여 정보를 처리합니다. True와 False의 조건 분기로만 이루어진 고전적 컴퓨터와는 달리 양자컴퓨팅은 조건들이 중첩되어있고 연쇄적, 병렬적 연산이 가능합니다. 이로써 기하급수적으로 빠른 계산이 가능합니다. 한편, 머신러닝은 현대 산업에서 빠르게 성장하고 있습니다. 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측하는 머신러닝 엔지니어링은 중요한 역량입니다. 이 둘을 결합한 양자머신러닝은 기존의 머신러닝 알고리즘을 양자 컴퓨터에서 실행하여 더 빠른 학습과 예측을 가능하게 합니다. 양자 컴퓨팅의 특성을 활용하면 기하급수적인 속도 향상이 가능하며, 이는 다양한 분야에서 혁신적인 응용 가능성을 열어줍니다. 다음은 양자머신러닝에서 중요한 요소들입니다.

1. 기초 수학과 프로그래밍
 머신러닝에 진입하기 위해서는 수학과 프로그래밍의 기초를 다져야 합니다. 선형 대수학, 통계학, 확률론 등의 수학 개념을 이해하고, Python, C++, Java, 또는 다른 프로그래밍 언어를 활용하는 기술을 키워야 합니다. 또한 Python의 기초와 더불어 Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn과 같은 데이터 과학 및 머신러닝 라이브러리를 이해하고 활용할 수 있어야 합니다.

2. 데이터 구조와 알고리즘
 데이터 구조와 알고리즘을 잘 이해하는 것은 머신러닝에서 핵심적입니다. 이러한 개념을 숙지하면 데이터를 효과적으로 처리하고 머신러닝 알고리즘을 개발하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터의 특성을 이해하고 전처리, 시각화 등을 수행할 수 있어야 합니다.

3. 머신러닝과 딥러닝
 다양한 머신러닝 알고리즘의 작동 원리를 파악하고, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습과 같은 주요 학습 방법 및 분류, 회귀, 군집과 같은 알고리즘을 알아두어야 합니다. 추가로 머신러닝 모델의 세부 파라미터 튜닝을 수행하여 머신러닝 모델의 성능을 평가하고, 과적합을 방지하고 최적화하는 기술이 필요합니다. 교차 검증, 하이퍼파라미터 튜닝, 특성 선택 등을 이해하고 활용할 수 있어야 합니다. 딥러닝과 신경망 구조에 대한 기본 이해가 필요합니다. 특히, 딥러닝 프레임워크(예: TensorFlow, PyTorch)를 사용하여 신경망 모델을 구축하고 훈련할 수 있어야 합니다.

4. 클라우드 및 분산 컴퓨팅
 대규모 데이터를 다루기 위해 클라우드 플랫폼 및 분산 컴퓨팅 환경에 익숙해져야 합니다. AWS, Google Cloud, Azure와 같은 클라우드 서비스 및 분산 시스템(예: Hadoop, Spark)을 다룰 수 있어야 합니다.

5. 양자역학과 관련 라이브러리
 양자머신러닝을 시작하기 위해 가장 중요한 것은 양자역학의 기초를 이해하는 것입니다. 양자역학은 모든 현대 물리학의 기반입니다. 이론은 자연법칙이 고정되어 있는 것이 아니라 관찰에 따라 불확실하게 변화한다는 개념에 근간을 두고 있습니다. 양자 컴퓨팅은 기존의 0과 1로 표현되는 비트에서 0과 1 그리고 0과 1이 중첩되는 큐비트를 통해 연산을 합니다. 이러한 양자역학 관련 지식은  Qiskit, Pennylane 및 기타 라이브러리를 통해 양자 회로를 설계하고 시뮬레이션함으로써 적용할 수 있습니다.

6. 다양한 지식
 머신러닝 엔지니어로서 특정 업계(의료, 금융, 자율 주행 자동차 등)에 대한 기초 지식이 있는 경우, 해당 분야에서의 문제 해결에 도움이 됩니다.