機械学習

　「機械学習」とは、大量のデータを処理しながら「分け方」を自動的に習得することです。

学習の根幹を成すのは「分ける」という処理である。ある事象について判断する。それが何かを認識する。うまく「分ける」ことができれば、物事を理解することもできるし、判断して行動することもできる。「分ける」作業は、すなわち「イエスかノーで答える問題」である。

人工知能（AI）が与えられたデータを自ら反復的に学習することで、そこに潜む法則や特徴などを見つけ出す技術・手法のこと。 機械学習では「機械学習アルゴリズム」を使うのですが、この機械学習アルゴリズムを活用することで、人間の書くプログラムでは解決できない難しいタスクに取り組むことが可能です。 このアルゴリズムを大きく分けて、・教師あり学習 ・教師なし学習 ・強化学習　の3種類あります。

●　教師あり学習

　事前に与えられた学習データに正解データを付与して学習する方法です。正解データがある学習方法なので、「教師あり学習」と呼ばれています。大量の正解付き学習データをプログラムに与えて、入力と出力の関係を学習させるのが基本です。

●　教師なし学習

　事前に与えられ教師あり学習とは違い、学習データに正解データを付与しないで学習する方法です。
教師なし学習は、正解データがなくても事前に与えられたデータから、そのデータの構造や特性から新しい知見を見つけ出すことができます。

教師なし学習は、一般的にECサイトの「あなたへのオススメ」やyoutubeの「あなたにおすすめな動画」などのリコメンデーション機能などに使われています。学習データに正解データを付与して学習する方法です。正解データがある学習方法なので、「教師あり学習」と呼ばれています。大量の正解付き学習データをプログラムに与えて、入力と出力の関係を学習させるのが基本です。

●　強化学習

　強化学習とは、プログラム自体が「価値を最大化するような行動」を学習する方法です。 プログラム自体が、現在の状態から将来の価値を最大化する行動を自ら学習します。

身近なもので例えると、囲碁や将棋がとても似ているでしょう。囲碁や将棋は、毎回将来の勝ちか負けに繋がる一手を打つゲームなので、将来の価値を最大化する学習が必要になります。

　⇒　AI（Artificial Intelligence）