機械学習（ML）

機械学習は人工知能の一分野で、機械がデータを処理し、明示的なプログラミングなしに改善することを可能にします。
機械学習アルゴリズムにより、機械はデータのパターンを認識する方法を学び、受け取ったデータに基づいて意思決定をおこないます。

機械学習のアルゴリズムは一般的に、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つに分けられます。
教師付き学習では、ラベル付きのデータ（例となる入力と出力）を用いて機械を学習させます。教師なし学習では、ラベル付けされていないデータを用いて機械を学習させ、データ内の構造を発見・生成させます。

入力と出力を対応付けるために例を用いる代わりに、機械は事前に定義された基準や目的に基づいてデータ内のパターンを自由に学習します。強化学習では機械に目標を与え、システムからのフィードバック（報酬やエラー）を受け取ることで、機械がパフォーマンスを最大化する方法を学習します。

機械学習は近年、多くの産業に革命をもたらし、日常生活に欠かせない技術となっています。
検索エンジン、レコメンデーション・プラットフォーム、ソーシャルメディアはすべて機械学習アルゴリズムに依存しています。
対話型AIの文脈では会話の質を継続的に向上させ、摩擦を減らすために教師付き学習が使用されます。ユーザーの入力を監視し、それを事前に定義された意図にマッピングすることで、バーチャルエージェントは人間の言語で発生するより幅広い種類の発話や言い換えに対応できるようになります。

機械学習はデータに基づいた文化の発展に伴い、今後ますます重要な意味を持つようになるでしょう。ビッグデータはこれまで以上に普及しており、組織はそれを効果的に処理する方法を必要としています。
機械学習は、大規模で複雑なデータセットを迅速に分析することで組織がより良い意思決定を行う手助けをします。