在经典编程中，我们只是获取输入、处理它并在预定义函数的帮助下显示输出。机器学习是经典编程的一种高级方法，其中模型从数据中学习并从输出中得出结果。量子机器学习是一种将机器学习与量子计算概念结合使用的方法，其中使用量子比特而不是比特，并且对模型进行训练。量子机器学习可以帮助加快现有算法、开发新算法以及解决更复杂的算法。
由于标准计算机使用值为0或1的位，相同的，量子计算机也具有qubits或quantum bits，它们也存储数据。并且还利用了叠加原理，这意味着量子位可以同时处于多个状态。
量子计算的应用
1.更快速的算法
借助量子计算，我们可以使算法在庞大的数据集上训练的更快、更高效。与量子比特将发挥主要作用的经典机器学习算法相比，量子机器学习算法可以超级快。
2.解决复杂的数据模式
量子计算可以帮助解决经典机器学习和深度学习算法无法解决的复杂数据模式。非常复杂的数据集，其中数据相关性和模式无法识别和解决，量子机器学习可以使之成为可能。
3.开发高级算法
量子计算与机器学习的结合可以帮助构建和设计更先进的机器学习算法。与量子计算相结合的高级算法可以在更短的时间内以更高的准确性解决更多问题。
4.强化学习的进步
强化学习可以借助量子计算概念得到更多发展。基于qunits的量子机器学习可以开发和增强强化学习的一些新概念。
5.高级计算机视觉
量子机器学习还可以帮助推进计算机视觉应用，并使现有的深度学习算法更快、更高效。借助量子机器学习，我们可以开发更先进、更准确的图像分割和处理应用程序。
量子计算是计算机科学的一个分支，它使用量子物理概念来解决普通或经典计算机无法解决的问题和陈述。与经典计算机中的比特一样，量子计算机使用能够解决复杂问题并相互传递信息的量子比特。
在量子机器学习中，使用了量子比特，它比常规比特更先进。在训练后的测试数据上测试模型，计算损失函数，并尝试将其最小化。
