Wenn Sie im Jahr 2025 Quantum Machine Learning erlernen möchten, können Ihnen diese fünf GitHub-Repositories in kürzester Zeit den Einstieg erleichtern.
Einführung in Quantum Machine Learning
Quantum Machine Learning vereint Konzepte aus der Quanteninformatik und dem maschinellen Lernen. Zahlreiche Forscher untersuchen, wie Quantencomputer bei Aufgaben des maschinellen Lernens unterstützen können. Um diese Arbeiten zu fördern, gibt es mehrere Open-Source-Projekte auf GitHub, die Lernressourcen, Beispiele und Code bereitstellen. Diese Repositories erleichtern das Verständnis der Grundlagen und zeigen, wie sich das Feld entwickelt. In diesem Artikel werden fünf Repositories vorgestellt, die besonders nützlich sind, um Quantum Machine Learning zu erlernen und den aktuellen Fortschritt in diesem Bereich zu verstehen. Diese Ressourcen bieten verschiedene Einstiegsmöglichkeiten für unterschiedliche Lernstile.
1. Überblick über das Feld
Die umfangreiche Liste von awesome-quantum-machine-learning (⭐ 3.2k) fungiert als eine Art „Inhaltsverzeichnis“ für das Fachgebiet. Sie deckt Grundlagen, Algorithmen, Studienmaterialien sowie Bibliotheken oder Software ab. Diese Liste ist hervorragend für Anfänger geeignet, die alle Unterthemen — wie Kerne, variational circuits oder Hardwaregrenzen — an einem Ort sehen möchten. Unter der Lizenz CC0-1.0 ist sie ein grundlegender Ausgangspunkt für alle, die die Grundlagen des Quantum Machine Learning erlernen möchten.
2. Forschung erkunden
Die Liste awesome-quantum-ml (⭐ 407) ist kleiner und konzentriert sich stärker auf qualitativ hochwertige wissenschaftliche Arbeiten und wichtige Ressourcen zu maschinellen Lernalgorithmen, die auf Quanten-Geräten laufen. Sie ist ideal, wenn Sie bereits die Grundlagen des Fachgebiets kennen und eine Leseliste mit Artikeln, Umfragen und akademischen Arbeiten wünschen, die zentrale Konzepte, aktuelle Erkenntnisse und aufkommende Trends bei der Anwendung von Quantencomputing-Methoden auf Probleme des maschinellen Lernens erklären. Das Projekt akzeptiert auch Beiträge aus der Community über Pull-Requests.
3. Praktisches Lernen
Das Repository Hands-On-Quantum-Machine-Learning-With-Python-Vol-1 (⭐ 163) enthält den Code für das Buch „Hands-On Quantum Machine Learning With Python (Vol 1)“. Es ist wie ein Lernpfad strukturiert, der es Ihnen ermöglicht, Kapiteln zu folgen, Experimente durchzuführen und Parameter anzupassen, um zu sehen, wie Systeme reagieren. Es ist perfekt für Lernende, die durch praktische Anwendung mit Python-Notebooks und Skripten lernen möchten. Für eine umfassendere Ausbildung in der Datenwissenschaft könnte auch der umfassende Leitfaden für Einsteiger in die Datenwissenschaft 2026 von Interesse sein.
4. Projekte umsetzen
Obwohl es sich um ein kleineres Repository handelt, ist Quantum-Machine-Learning-on-Near-Term-Quantum-Devices (⭐ 25) äußerst praxisorientiert. Es enthält Projekte, die sich auf nahe Zukunfts-Quanten-Geräte konzentrieren — also auf die heutigen, rauschenden und begrenzten Qubit-Hardware. Das Repository umfasst Projekte wie Quanten-Support-Vektor-Maschinen, Quanten-Faltungsneuronale Netzwerke und Daten-Wiederverwendungsmodelle für Klassifizierungsaufgaben. Es hebt reale Einschränkungen hervor, was nützlich ist, um zu beobachten, wie Quantum Machine Learning auf aktueller Hardware funktioniert.
5. Pipelines aufbauen
Dies ist eine voll ausgestattete Bibliothek qiskit-machine-learning (⭐ 939) mit quantenbasierten Kernen, Quantenneuronalen Netzwerken, Klassifizierern und Regressoren. Sie integriert sich über den TorchConnector mit PyTorch. Als Teil des Qiskit-Ökosystems wird sie gemeinsam von IBM und dem Hartree Centre, das Teil des Science and Technology Facilities Council (STFC) ist, betreut. Sie ist ideal, wenn Sie robuste Quantum Machine Learning-Pipelines aufbauen möchten, anstatt sie nur zu studieren. Für zusätzliche Unterstützung könnten auch 5 Free AI Tools to Understand Code and Generate Documentation hilfreich sein.
Entwicklung einer Lernsequenz
Eine produktive Lernsequenz umfasst den Start mit einer „awesome“-Liste zur Kartierung des Feldes, die Nutzung der papierfokussierten Liste zur Vertiefung des Wissens und dann das Wechseln zwischen geführten Notebooks und praktischen Projekten mit nahen Zukunfts-Quanten-Geräten. Schließlich können Sie die Qiskit-Bibliothek als Ihr primäres Werkzeug für Experimente verwenden, die in vollständige professionelle Arbeitsabläufe erweitert werden können.
Kanwal Mehreen ist Maschinenbauingenieurin und technische Autorin mit einer tiefen Leidenschaft für Datenwissenschaft und der Schnittstelle von KI mit der Medizin. Sie ist Mitautorin des E-Books „Maximizing Productivity with ChatGPT“. Als Google Generation Scholar 2022 für APAC setzt sie sich für Vielfalt und akademische Exzellenz ein. Zudem wurde sie als Teradata Diversity in Tech Scholar, Mitacs Globalink Research Scholar und Harvard WeCode Scholar ausgezeichnet. Kanwal ist eine leidenschaftliche Verfechterin des Wandels und hat FEMCodes gegründet, um Frauen in MINT-Berufen zu stärken.
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Bildquelle: ai-generated-gemini
