機械学習（Machine learning）は、コンピュータに「学習」させる手法です。
つまり、コンピュータに大量のデータ（テキスト、画像、音声、コード）を学習させ、将来の予測・判断などができるようにする技術です。
広義には、自動的に改善されるコンピュータのアルゴリズムの研究分野を含みます。
機械学習（Machine learning）とは？
要約
- 機械学習は、人工知能の一種で、コンピュータに学習させる手法。
- 経験によって自動的に改善されるコンピュータのアルゴリズムの研究。
- 学習データと呼ばれるサンプルデータに基づいてモデルを構築し、明示的にプログラムされることなく予測や決定を行うことができる。
英語表記：Machine learning
英語表記略称：ML
参照：Machine learning – Wikipedia
機械学習は、人工知能の分野で研究されている技術の一つであり、画像認識、音声認識、自然言語処理など、さまざまな分野で応用されています。
機械学習は、人工知能の一種で、コンピュータに学習させる手法
機械学習はAI（人工知能）を形成する重要な要素です。
コンピュータにデータを学習させるというのが、機械学習の基本です。
モデルとしてあらかじめ決められた式に頼ることなく、データから直接情報を「学習」する計算方法を用います。
経験によって自動的に改善されるコンピュータのアルゴリズム
機械学習は、人間がコンピューターに膨大なデータを入力するだけではありません。
データを与えるだけでなく、人間からのフィードバックを通じてコンピューターが経験したり、ディープラーニング（深層学習）により、AI（人工知能）の発展を支える重要な技術です。
コンピューターは人間のように五感を通じて直接経験することはできませんが、学習したプログラムに従い、人間が直面する複雑な意思決定を支援することができます。
機械学習の種類
コンピューターに学習させる方法は、「教師あり学習」、「教師なし学習」、「半教師付き学習」、「強化学習」の4つに分類されます。
| 種類 | 説明 |
|---|---|
| 教師あり学習 | 正解を与える（ラベル付きデータセットを利用する）機械学習の手法。 |
| 教師なし学習 | 正解を与えない（ラベルや分類されていないデータセットを利用する）機械学習の手法。 |
| 半教師付き学習 | ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせた、効率的でコスト効率の高い機械学習の手法。 |
| 強化学習 | フィードバックベースのプロセスを伴う試行錯誤を通じて、経験から学習する機械学習の手法。 |
言葉の由来
機械学習は、1959年にアメリカの計算機科学者であるアーサー・サミュエルがチェッカーゲームを使用した機械学習に関するいくつかの研究で提唱した言葉とされる。
彼はコンピューターで一般的な問題を解決させるためには、ゲームを学習させるのが非常に有益だと考えていた。
世界チャンピオンを打ち負かし、電子計算機の威力を示すチェッカー・プログラムのアイデアを思いついた。
出典：Wayback Machine
