Kuantum makine öğrenmesi (QML), kuantum hesaplama ve makine öğreniminin kesiştiği noktada ortaya çıkan bir araştırma alanıdır. QML, makine öğrenimi görevlerini potansiyel olarak geliştirmek veya hızlandırmak için kuantum mekaniği ilkelerinin nasıl kullanılabileceğini araştırır. QML'de kullanılan bazı temel kuantum kavramları şunlardır: Qubit (kuantum biti). Süperpozisyon. Dolanıklık. QML, makine öğrenimi iş akışlarının çeşitli yönlerini iyileştirmek için kuantum fenomenlerinden yararlanmayı amaçlar. QML'nin bazı kullanım alanları şunlardır: İlaç keşfi ve malzeme bilimi. Finansal modelleme. Karmaşık sistem optimizasyonu. QML, klasik makine öğreniminden önemli ölçüde farklıdır. QML, hala büyük ölçüde araştırma ve geliştirme aşamasında olsa da, çeşitli alanlar için umut vaat etmektedir.