機械学習

人工知能の一分野で、大量のデータからパターンや規則性を自動的に学習し、予測や判断を行う技術。教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つに大別される。回帰、分類、クラスタリングなどのタスクに応用され、データマイニングや自然言語処理の基盤技術である。

機械学習とは人工知能の一分野であり、大量のデータからコンピュータがパターンや規則性を自動的に発見し、新たなデータに対する予測・判断・分類を行う技術である。学習方法によって3種類に大別される。教師あり学習は正解ラベル付きデータを用いて回帰（数値予測）や分類（カテゴリ分類）モデルを構築する。教師なし学習は正解なしのデータからクラスタリング（グループ分け）や次元削減を行う。強化学習は報酬・罰則のフィードバックを通じて最適な行動方針を学習する。機械学習のプロセスはデータ収集→前処理→モデル構築→評価→改善の繰り返しであり、精度はデータの量と質に大きく依存する。深層学習は機械学習のサブカテゴリであり、AI全体との包含関係の理解が試験で重要となる。