#機械学習とは
機械学習とは、コンピュータにヒトのような学習能力を獲得させるための技術の総称のことです。
大量のデータ（ビッグデータ）から有用な知識を見つけ出すデータマイニングのために利用されます。

#3つの機械学習
機械学習は、扱うデータによって**「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」**の3つに分類されます。

教師あり学習

　教師あり学習では、生徒（コンピュータ）が先生（人間）に答えを教えてもらいながら学習します。
　コンピュータには、あらかじめ正解・不正解がわかっているデータを渡します。この対をいくつも学習することで、教わっていないデータにも正解・不正解を予想することができます。このような、未知の問題にも正しく回答する力を汎化能力といい、学習がどの程度成功しているかの大切な指標になります。
　身近なところでは、手書き文字認識（書かれた文字が何の文字かを判別する問題）、画像認識（何の画像かを判別する問題）などの分類問題や、株価予測などの回帰問題、Webページのランキングなどの順序予測問題に使われています。

教師なし学習

教師なし学習では、生徒は一人で黙々と勉強します。コンピュータに渡すデータは、とりあえず着目するもの全部です。コンピュータはそれを俯瞰し、全体の傾向を学習していきます。何か答えがはっきりした問題を解くのではなく、例えば全体から外れた部分を知らせてくれるような問題に使われます。
　身近なところでは、クレジットカードの不正検知などの異常検知、録画したテレビ番組のハイライト抽出などの変化検知に使われています。

強化学習

強化学習は、教師ありと教師なしの中間に相当します。褒めて伸ばす型教育です。教師は答えそのものは教えませんが、生徒の予測した答えがどのくらい適切だったかを評価します。これを元に、生徒は評価ができるだけ高くなるように学習をしていきます。PCDAサイクルを超高速で回しまくるイメージです。
身近なところでは、囲碁の人工知能や、マーケティング戦略の最適化などに応用されています。