機械学習

一言で

機械学習とは、人がルールを書く代わりに、コンピューターがデータからパターンを学習する技術です。

もう少し詳しく

英語では「Machine Learning（マシンラーニング）」、略して「ML」と書きます。AIを実現するためのもっとも代表的な手段で、深層学習もLLMもこの大きな枠の中にあります。

たとえば「迷惑メールを判定する」しくみを考えるとき、昔は「件名に〇〇という単語が入っていたら迷惑」というルールを人が書いていました。機械学習では、過去のメールデータ（迷惑メール／普通のメール）を大量に与え、コンピューター自身に「どんなメールが迷惑になりやすいか」を見つけ出させます。

学習方法には大きく3種類あり、正解付きのデータで学ぶ「教師あり学習」、正解なしのデータからパターンを探す「教師なし学習」、試行錯誤で報酬を最大化する「強化学習」があります。LLMの学習にはこれらが組み合わせて使われています。

主な特徴

• データドリブン: ルールではなくデータが性能を決める
• 継続的に改善できる: 新しいデータを足すと精度が上がる
• 応用範囲が広い: 画像・音声・テキスト・センサー値など何でも扱える

使われ方の例

• 迷惑メールフィルタやレコメンド機能
• 与信審査・需要予測などビジネスの数値予測
• 工場での異常検知や品質管理

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機械学習はAIの中の代表的な手法であり、その中でも特に「深層学習（ディープラーニング）」を使ったものが、近年の生成AIブームを支えています。