본 논문은 양자 컴퓨팅(QC)과 기계 학습(ML)의 최근 발전을 통합하는 양자 기계 학습(QML) 분야에 대한 심층적인 개요를 제공합니다. QML은 양자 원리를 활용하여 기계 학습 알고리즘의 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 특히, QML 작업을 위한 고성능 양자 회로 아키텍처를 체계적이고 자동화된 방식으로 설계하는 접근 방식에 대한 탐구가 중요해지고 있으며, 이는 양자 컴퓨팅 분야 전문가가 아닌 연구자들도 양자 향상된 도구를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 논문은 이 두 영역의 최근 돌파구를 자세히 살펴보고 다양한 분야에서 QML의 응용 분야를 확장할 가능성을 강조합니다.
