Ever wondered if quantum can actually outperform classical classifiers today on NISQ hardware?

In QuBridge:
→ PyTorch CNN/MLP extracts rich features
→ PennyLane PQCs classify in high-dimensional Hilbert space
→ Angle vs Amplitude embedding showdown
→ Parameter-Shift training makes it fully differentiable

See how it handles breast cancer data + synthetic moons... quantum edge?

Deep-dive guide: https://medium.com/@makalin/the-quantum-leap-in-ai-building-hybrid-classical-quantum-neural-networks-324dacce5c83

Source codes: https://github.com/makalin/qubridge

🇹🇷 TR: Bugün kuantum bilgisayarlar klasik yapay zekadan üstün mü? NISQ çağında hibrit modellerle bunu test ettim. QuBridge projemde PyTorch klasik kısımda özellik çıkarıyor, PennyLane kuantum devreleri yüksek boyutlu sınıflandırmayı yapıyor. Farklı embedding’ler (Angle-Amplitude), Parameter-shift eğitimi ve gerçek veriler (meme kanseri, moons)… Kuantum avantajı var mı?