「機械学習」とは、データを分析する方法の１つで、過去の経験や事象から得られたデータから、機械（コンピュータ）が自動で学習し、データに存在するパターンやルールを自動的に見つける方法です。
人間のような高度な情報処理を、人間よりも高速かつ正確に行えることが機械学習に求められています。
機械学習がデータにあるルールやパターンを学習するための種類として、以下の3つが挙げられます。
入力データと、出力データが揃っており、入力データから出力データを推計するためのものです。
入力データから、データの背景にある隠れたパターンや構造を見つけるものです。出力データがないため、各データ間の近さや類似度などを計算し、データをグループ分けしたり、データ間のつながりを推計したりします。
上記２つの学習方法とは異なり、データをもとにするのではなく、システム自身が試行錯誤しながら学び、精度を高めていくための学習方法です。
これら3つの機械学習により、正しく予測できるモデルを作ることで、利益最大化のためのマーケティング戦略を考えたり、生産工程や配送ルートを最適化するための施策を考えたりできるなど、ビジネスの分野でも広く活躍しています。
機械に「人の顔」を認識させる顔認識は、機械学習の代表例として挙げられます。膨大な「人の顔のデータ」を教師あり学習で行い、特徴を学習することで人の顔を識別していきます。
おすすめ機能いわゆる「レコメンド」は、インターネットショッピングサイトなどでのおすすめの商品などが表示されるものです。ユーザーが検索したモノや購入した商品を学習し、過去の購買行動をもとに興味のありそうな商品や関連商品などをおすすめ商品として表示させます。
自動運転は、機械学習を利用したスマートカーの製造に利用されています。搭載されたあらゆるセンサーで事故を起こさない運転を自ら学んでいきます。
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