機械学習とは

機械学習（Machine Learning）とは、大量のデータからコンピュータが自動的にパターンやルールを学習し、予測・分類・判断を行う技術です。従来のプログラムは人間がルールを書きますが、機械学習ではデータを与えることでモデルが自らルールを見つけます。

3 つの学習方式

方式	概要	例
教師あり学習	正解ラベル付きデータで学習	スパムメール判定、画像分類
教師なし学習	ラベルなしデータからパターンを発見	顧客グルーピング、異常検知
強化学習	試行錯誤しながら報酬を最大化	ゲーム AI、ロボット制御

機械学習の流れ

1. データ収集・整形 — 学習に使うデータを用意する
2. 特徴量設計 — 予測に有効な情報を選ぶ・作る
3. モデル選択・学習 — アルゴリズムを選びデータを学習させる
4. 評価 — 未知データでの精度を検証する
5. 改善・デプロイ — 精度を上げて本番環境へ

身近な機械学習の例

• レコメンド — YouTube の次の動画、Amazon の「あなたへのおすすめ」
• 翻訳 — Google 翻訳の精度向上
• 医療診断 — レントゲン画像からの疾患検出
• 金融 — 不正取引の検知

まとめ

機械学習はルールを人間が書く代わりに、データからモデルが自動で学ぶ技術です。「ディープラーニング」は機械学習の一手法であり、次の講座で詳しく扱います。