機械学習とは何ですか？
機械学習（Machine Learning, ML）は人工知能の一分野であり、主にシステムを使用して収集した大量のデータを順番に分類し、アルゴリズムを通じてデータのパターンを識別し、モデルを生成して学習し改善を行い、最終的に最適な決定や予測を行います。
Facebook、LinkedIn、Instagramなどのソーシャルメディアプラットフォームを例に挙げると、システムはユーザーの友達リスト、興味、参加しているグループなどの情報を継続的に監視し、機械学習の概念を活用して、関連性の高い友達の提案リストや参加する可能性のあるグループを推奨したり、ユーザーが興味を持ちそうなコンテンツをタイムラインに追加したりして、ユーザーのデジタルコミュニティに新しい可能性をもたらします。
もちろん、この事例は機械学習技術の氷山の一角に過ぎません。コンピュータの計算能力がますます強化され、データ収集がますます多様化する中で、医学診断の支援、証券分析、指紋認識、音声処理、オンラインショッピング、天気予測など、さまざまな分野でその応用を見ることができます。
機械学習の種類
機械学習はAIと一緒に議論されることが多いですが、注意すべきなのは、機械学習はAIの一分野であるものの、すべてのAIが機械学習に分類されるわけではないという点です。
機械学習は人間の学習方法と似ていますが、機械が学習能力を持つためには、訓練データから規則を見つけ出し、分析・理解・判断を行う必要があります。さらに、機械学習は学習モデルの違いによって、「教師あり学習（Supervised Learning）」「教師なし学習（Unsupervised Learning）」「半教師あり学習（Semi-supervised Learning）」「強化学習（Reinforcement Learning）」の4種類に分類されます。
教師あり学習（Supervised Learning）
監督教師あり学習は、機械学習の一種で、すべてのデータに「ラベル付け」を行い、機械にどの答えが正しいか、どの答えが間違っているかを教える方法です。正しい答えを教えた後、機械はその情報を使って標準的な結果を判断する方法を学習します。最も一般的な例として、猫と犬の識別を挙げてみましょう。画像サンプルを取り込んだ後、「人工的に」ラベルを付けて、画像の中の猫や犬を識別します。この過程を通じて、機械は猫と犬の外観や特徴（耳、四肢、体型など）を学び、最終的にはそのデータを基に識別や予測ができるようになります。
教師あり学習の操作では、事前に人力で画像に特徴を付ける必要があります。モデルが期待する精度に達するためには、機械学習に対して完全で大量のデータを提供する必要があるため、監督あり学習は高い精度を誇りますが、その分作業量が多く、実行面でも手間がかかります。
教師なし学習（Unsupervised Learning）
字面通りの「非」の意味通り、非監督式学習の訓練では、事前に機械にラベル付けされた訓練例は与えられません。代わりに、機械は自動的にデータの特徴を見つけ出し、自己分類を行います。
例えば、機械に大量の猫と犬の画像を学習させますが、事前にどれが猫でどれが犬かは教えません。代わりに、機械は自動的に猫と犬の潜在的な特徴を区別し、分類します。非監督式学習の一般的な機能には、クラスタリング ( Clustering ) 、アソシエーション ( Association )、次元削減（Dimension Reduction）があります。データマイニングの初期段階では便利なツールであり、人力の負担は少ないですが、機械にとっては逆で、重要でない特徴が過剰に強調されることがあり、予測結果に偏りが生じることがあります。
半教師あり学習（Semi-supervised Learning）
いわゆる半教師あり学習とは、少数のデータにラベルを付け、機械が誤差を判断するための基準を提供する方法です。この方法により、予測がより精度高くなり、現在の機械学習タイプの中で最もよく使われている方法です。
例えば、100枚の猫と犬の画像を選び、その中の10枚にラベルを付けて、機械にどの画像が猫または犬の特徴であるかを教えます。その後、機械は自分で写真の関連性を学習します。この10枚の画像の特徴を基に、通常、機械が予測した結果は非教師あり学習よりも精度が高くなります。
強化学習（Reinforcement Learning）
強化学習の運用方法は、機械が直接環境と相互作用し、そこから学習して期待される結果を得ることです。この学習方法では、データにラベル付けを行う必要はなく、どの行動が正しいか、どの行動が間違っているかを教えることで、機械が逐一修正し、自己学習を通じてフィードバックを得て、目標をより効率的に達成することができます。
非監督式学習においては、強化学習が特に重要です。例えば、機械が自ら特徴を学習する場合、機械が犬の写真を猫として予測したときに、人間がその誤りを指摘し、機械がその誤りから学びます。このようにして、正しい分類と識別を学ぶことで、予測がより正確で信頼性のあるものになります。
実際には、以上で紹介した4種類の機械学習の方法は、大まかな分類に過ぎません。プロジェクトでどのアルゴリズムを実行するかは、実際のデータ量や目標などを考慮して決定する必要があります。したがって、どの学習方法を選択するにしても、主な考慮事項は「どのような問題を解決したいのか？」です。