Progressi nell’apprendimento automatico classico e l’emergere dell’apprendimento automatico quantistico
L’apprendimento automatico (ML) classico, un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale, è evoluto significativamente dalla sua nascita negli anni ’60. Dall’iniziale riconoscimento di modelli semplici all’attuale utilizzo di enormi dataset per l’addestramento e la generazione di previsioni altamente accurate, l’ML si è dimostrato uno strumento potente in vari settori. Tuttavia, la crescita esponenziale dei dati ha messo in svantaggio i computer classici, poiché si prevede che i sistemi quantistici gestiranno tali scale massicce in modo più efficiente in futuro. Ciò ha portato allo sviluppo dell’apprendimento automatico quantistico (QML), che è destinato a portare significativi progressi nell’ML.