機械学習（Machine Learning）は、人間がルールを1つ1つ書く代わりに、大量のデータからパターンや規則をコンピュータ自身が学び取る 技術です。いまの AI の中心にあります。
たとえば「迷惑メールの見分け方」を、細かい条件で人が書くのは大変です。機械学習では、大量の「迷惑／正常」のメール例を見せて、コンピュータに特徴をつかませます。
学び方によって、大きく3つに分けられます。
- 教師あり学習 … 正解つきのデータで学ぶ。分類や予測に使う。
- 教師なし学習 … 正解なしで、データの構造やグループを見つける。
- 強化学習 … 試行錯誤し、良い結果に報酬を与えて上達させる。ゲームやロボット制御など。
flowchart LR D[大量のデータ] --> T[学習] --> M[モデル] M --> P[新しいデータで予測]
学習の結果は モデル として残り、新しいデータに対して予測や判断ができるようになります。良い結果を出す鍵は、質の高い データセット と、適切な 特徴量 の選び方にあります。