量子機械学習の包括的レビュー - NISQ技術から誤り耐性計算まで

量子機械学習は、量子デバイス上で機械学習アルゴリズムを実行することで、学術界と企業界の両方で大きな注目を集めている。本論文では、量子機械学習の分野で登場した様々な概念について包括的かつ公平なレビューを行う。これには、ノイズ耐性中間規模量子(NISQ)技術で使われる手法と、誤り耐性量子コンピューティング(FTQC)ハードウェアに適合するアルゴリズムのアプローチが含まれる。基本概念、アルゴリズム、量子機械学習に関連する統計的学習理論について解説する。