양자 컴퓨팅은 아직 초기 단계이기 때문에, 실제로 AI 마케팅 자동화나 쇼츠 자동화에 직접 적용된 소스 코드 예제는 매우 제한적입니다. 그러나 양자 컴퓨팅의 잠재적 활용 가능성을 보여주는 간단한 예제를 통해 개념을 설명할 수 있습니다. 아래는 양자 머신러닝(QML)과 양자 최적화를 활용한 예제 코드를 제공합니다.

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### 1. **양자 머신러닝을 활용한 고객 세분화 예제**

이 예제는 양자 머신러닝을 사용해 고객 데이터를 분류하는 간단한 예제입니다. IBM의 Qiskit 라이브러리를 사용합니다.

#### 설치

```bash

pip install qiskit

pip install qiskit-machine-learning

```

#### 코드 예제

```python

from qiskit import Aer

from qiskit.utils import algorithm_globals

from qiskit_machine_learning.algorithms import QSVC

from qiskit_machine_learning.kernels import QuantumKernel

from sklearn.datasets import make_classification

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 랜덤 시드 설정

algorithm_globals.random_seed = 42

# 고객 데이터 생성 (예시)

X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=42)

X = MinMaxScaler().fit_transform(X)  # 데이터 스케일링

# 학습 데이터와 테스트 데이터 분리

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 양자 커널 설정

backend = Aer.get_backend('statevector_simulator')

quantum_kernel = QuantumKernel(feature_map=None, quantum_instance=backend)

# 양자 지원 벡터 머신(QSVC) 모델 생성

qsvc = QSVC(quantum_kernel=quantum_kernel)

# 모델 학습

qsvc.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터 예측

y_pred = qsvc.predict(X_test)

# 정확도 계산

accuracy = qsvc.score(X_test, y_test)

print(f"양자 머신러닝 모델 정확도: {accuracy:.2f}")

```

#### 설명

- 이 예제는 양자 지원 벡터 머신(QSVC)을 사용해 고객 데이터를 분류합니다.

- `QuantumKernel`은 양자 커널을 생성하며, 이를 통해 고전적인 머신러닝보다 더 복잡한 데이터 패턴을 학습할 수 있습니다.

- 실제 마케팅 데이터에 적용하려면 데이터 전처리 및 특성 공학이 필요합니다.

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### 2. **양자 최적화를 활용한 광고 배치 예제**

이 예제는 양자 어닐링을 사용해 광고 배치 문제를 최적화하는 예제입니다. D-Wave의 `dwave-ocean-sdk`를 사용합니다.

#### 설치

```bash

pip install dwave-ocean-sdk

```

#### 코드 예제

```python

from dwave.system import DWaveSampler, EmbeddingComposite

from dimod import BinaryQuadraticModel

# 광고 배치 문제 정의

# 예: 3개의 광고와 2개의 슬롯이 있을 때, 최적의 배치를 찾기

costs = {

    ('광고1', '슬롯1'): -1.0,  # 광고1을 슬롯1에 배치할 때의 이익

    ('광고1', '슬롯2'): -0.5,

    ('광고2', '슬롯1'): -0.8,

    ('광고2', '슬롯2'): -1.2,

    ('광고3', '슬롯1'): -0.7,

    ('광고3', '슬롯2'): -0.9,

}

# 이진 2차 모델 생성

bqm = BinaryQuadraticModel('BINARY')

for (ad, slot), cost in costs.items():

    bqm.add_variable(f"{ad}_{slot}", cost)

# 제약 조건 추가 (각 슬롯에는 하나의 광고만 배치)

for slot in ['슬롯1', '슬롯2']:

    bqm.add_linear_constraint([(f"{ad}_{slot}", 1) for ad in ['광고1', '광고2', '광고3']], '==', 1)

# D-Wave 샘플러 실행

sampler = EmbeddingComposite(DWaveSampler())

sampleset = sampler.sample(bqm, num_reads=100)

# 결과 출력

print("최적의 광고 배치:")

for sample, energy in sampleset.data(['sample', 'energy']):

    print(sample, "Energy:", energy)

```

#### 설명

- 이 예제는 양자 어닐링을 사용해 광고 배치 문제를 최적화합니다.

- `BinaryQuadraticModel`은 문제를 이진 2차 모델로 정의하며, D-Wave 샘플러를 사용해 최적의 배치를 찾습니다.

- 실제 마케팅 문제에 적용하려면 더 복잡한 제약 조건과 목적 함수를 정의해야 합니다.

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### 3. **쇼츠 자동화를 위한 양자 기반 추천 시스템 예제**

이 예제는 양자 머신러닝을 사용해 시청자 선호도를 기반으로 콘텐츠를 추천하는 예제입니다.

#### 코드 예제

```python

from qiskit import Aer

from qiskit_machine_learning.algorithms import QSVR

from qiskit_machine_learning.kernels import QuantumKernel

from sklearn.datasets import make_regression

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 랜덤 시드 설정

algorithm_globals.random_seed = 42

# 시청자 선호도 데이터 생성 (예시)

X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=2, noise=0.1, random_state=42)

X = MinMaxScaler().fit_transform(X)  # 데이터 스케일링

# 학습 데이터와 테스트 데이터 분리

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 양자 커널 설정

backend = Aer.get_backend('statevector_simulator')

quantum_kernel = QuantumKernel(feature_map=None, quantum_instance=backend)

# 양자 지원 벡터 회귀(QSVR) 모델 생성

qsvr = QSVR(quantum_kernel=quantum_kernel)

# 모델 학습

qsvr.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터 예측

y_pred = qsvr.predict(X_test)

# 성능 평가

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print(f"양자 머신러닝 모델 MSE: {mse:.2f}")

```

#### 설명

- 이 예제는 양자 지원 벡터 회귀(QSVR)를 사용해 시청자 선호도를 예측합니다.

- 이를 통해 개인화된 콘텐츠 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.

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### 결론

위 예제들은 양자 컴퓨팅의 잠재적 활용 가능성을 보여주는 간단한 예시입니다. 현재 양자 컴퓨팅은 아직 실용화 단계가 아니므로, 실제 마케팅 자동화나 쇼츠 자동화에 적용하려면 더 많은 연구와 개발이 필요합니다. 그러나 양자 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 앞으로 더 많은 혁신적인 솔루션이 등장할 것으로 기대됩니다.