こんにちは、都合により現在Kaggleをやっています。
「Kaggleは企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム及びその運営会社である。」
引用：https://ja.wikipedia.org/wiki/Kaggle
さまざまな都合によりKaggleを行っていますが、実際に量子コンピューティングとの親和性はあるのでしょうか。今の所さまざまなコンテンツを実行していますが、役に立っていると思います。 理由はいくつかありますが、下記の通りです。
１、 量子古典ハイブリットの手法に似ている
２、 量子コンピュータと古典コンピュータのパフォーマンス比較をするときに手法が使える
３、 結局、量子インスパイヤードアルゴリズム等で利用する
４、 量子はまだ業界が不安定なので、機械学習を学んでいくことでキャリアが安定する
などです。正直お勧めします。ただ、必要な人とあまり必要でない人もいると思います。英語が主体ですし、学習コストが高いので。 実際には、機械学習や人工知能などに興味がある人で、さらに量子コンピューティングに興味ある人、もしくは量子コンピューティングをやっていて、多少機械学習に興味ある人はやっておいて損はないと思います。
何しろ学習に時間がかかりますので、役に立つということがわかってないとなかなかとりかかりづらいと思います。新しい技術もどんどん出てきてしまうので、かなり学習コストが高いですし、量子コンピュータにも同様のことが言えると思います。
最近では量子コンピューターでもアプリケーションによってはかなり細分化していますので、機械学習を特に行っている人でないとKaggleをやる必要はないかなと思います。 既存の量子コンピュータの機械学習手法は、比較的深層学習に近いものが多いので、両方の業界で仕事ができると言うこともあるかと思います。以上です。