量子机器学习（QML）是量子计算和机器学习交叉的一个新领域。它将量子计算处理复杂问题的潜力与数据驱动的机器学习技术结合起来，为难题提供创造性的解决方案。
QML 通过利用叠加、纠缠和隧道等量子物理学原理，提供了一种独特的机器学习方法。它与传统的机器学习方法相关，但经过优化，可以为某些任务提供更高的性能和可扩展性。
QML 算法利用量子系统同时表示多种状态的数据的能力，使它们特别适合复杂数据模式的搜索、优化和建模等任务。预计它将在人工智能和自动化决策等领域发挥重要作用。
QML 还可以解决诸如泛化和不断变化的数据的一致性等问题。此外，可以在几分钟或几小时内成功完成大规模问题。通常，某些经典方法无法解决的问题，例如量子化学模拟和财务分析，可以借助 QML 来解决。
QML 领域的研究数量不断增加，在科学和商业领域都有大量应用的潜力。预计 QML 将在未来几年处于问题解决和研究的前沿。
