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모두 고전 컴퓨터가 담당합니다. 이 부분에서 QKM의 장점이 발생하는데, 한번 커널 행렬이 계산된다면 나머지 부분은 순전히 고전적인 기법이기에 기존의 커널 모델들을 활용할 수 있다는 점입니다. 커널 모델은 데이터 사이언스에서도 매우 오래동안 연구되고 있던 학문이기에 많은 응용기법들이 있습니다. 대표적으로는 Kernel Density Estimation, Kernel Regression , Kernel Principal Component Analysis, Kernel Support Vector Machine 등이 있습니다. 이 모든