テクノロジ系 / 基礎理論
機械学習
データから規則やパターンを自動的に学び取り、予測や分類に活かすAIの中心技術です。
別名・関連表記：ML
もう少し詳しく
機械学習は、大量のデータをもとにコンピュータ自身が特徴やルールを獲得する手法で、明示的にプログラムしなくても予測や判別ができるようになります。正解ラベル付きで学ぶ「教師あり学習」、ラベルなしで構造を見つける「教師なし学習」、試行錯誤で報酬を最大化する「強化学習」に大別されます。学習データに合わせすぎて未知データで精度が落ちる過学習に注意が必要です。
試験での見方
例：過去の購買データから「次に買いそうな商品」を予測するレコメンドは機械学習の代表例です。
教師あり・教師なし・強化学習の3分類と、過学習（オーバーフィッティング）・汎化の意味が頻出です。ニューラルネットワークや深層学習との関係も押さえましょう。 「人が規則を書く」のではなく「データから規則を覚える」のが機械学習。