機械学習（Machine Learning）とは、人工知能（AI）の一分野であり、コンピュータが明示的にプログラムされることなく、データから自動的に学習し、タスクを改善していく手法を指します。機械学習システムは、大量のデータを分析し、そこから規則性やパターンを見つけ出し、新しいデータに対して適切な予測や意思決定を行うことができます。
機械学習の主な目的は以下の通りです：
1. 予測：過去のデータから学習し、未知のデータに対して予測を行います。例えば、スパムメールの検出、顧客の購買行動の予測などが含まれます。
2. 分類：データを事前に定義されたカテゴリーに分類します。例えば、画像認識における物体の分類、文書の分類などが含まれます。
3. クラスタリング：類似したデータを自動的にグループ化します。例えば、顧客セグメンテーション、異常検知などが含まれます。
4. 最適化：与えられた条件下で、最適な意思決定を行います。例えば、資源の配分、ルートの最適化などが含まれます。
機械学習の手法は、大きく以下の3つに分類されます：
1. 教師あり学習（Supervised Learning）：入力データと正解ラベルのペアを使って学習します。分類や回帰などのタスクに用いられます。代表的なアルゴリズムには、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（SVM）、ニューラルネットワークなどがあります。
2. 教師なし学習（Unsupervised Learning）：正解ラベルのない入力データのみを使って学習します。クラスタリングや次元削減などのタスクに用いられます。代表的なアルゴリズムには、k-means、主成分分析（PCA）、オートエンコーダーなどがあります。
3. 強化学習（Reinforcement Learning）：エージェントが環境と相互作用しながら、報酬を最大化するような行動を学習します。ゲームAIや ロボット制御などのタスクに用いられます。代表的なアルゴリズムには、Q学習、方策勾配法などがあります。
機械学習は、様々な分野で応用されています：
- 自然言語処理：文書分類、感情分析、機械翻訳など
- コンピュータビジョン：物体検出、顔認識、自動運転など
- 推薦システム：Eコマースサイトでの商品推薦、動画ストリーミングサービスでのコンテンツ推薦など
- 異常検知：不正取引の検出、機械の故障予測など
- ヘルスケア：医療画像の分析、薬剤開発、個別化医療など
機械学習の発展により、AIは多くの複雑なタスクを人間に匹敵するレベルで実行できるようになってきました。特に、深層学習（ディープラーニング）の登場により、画像認識や自然言語処理などの分野で飛躍的な進歩が遂げられています。
