機械学習とは何か？
機械学習（ML）とは、「学習」する手法、つまりデータを活用して一連のタスクのパフォーマンスを向上させる手法を理解し、構築することに専念する研究分野である。人工知能の一部と見なされている。

機械学習アルゴリズムは、学習データとして知られるサンプルデータに基づいてモデルを構築し、明示的にプログラムされることなく予測や決定を行う。機械学習アルゴリズムは、医療、電子メール・フィルタリング、音声認識、農業、コンピュータ・ビジョンなど、必要なタスクを実行するための従来のアルゴリズムを開発することが困難、あるいは実行不可能な、さまざまなアプリケーションで使用されている。

機械学習のサブセットは、コンピュータを使って予測を行うことに焦点を当てた計算統計学と密接に関連しているが、すべての機械学習が統計学習であるわけではない。数理最適化の研究は、機械学習の分野に手法、理論、応用領域を提供する。データマイニングは、教師なし学習による探索的データ分析に焦点を当てた関連分野である。

機械学習の実装の中には、生物学的な脳の働きを模倣する方法でデータとニューラルネットワークを使用するものもある。

ビジネス問題への応用において、機械学習は予測分析とも呼ばれる。

概要
学習アルゴリズムは、過去にうまく機能した戦略、アルゴリズム、推論が将来もうまく機能する可能性が高いという前提に基づいて機能する。これらの推論は、「過去10,000日間、毎朝太陽が昇ったので、明日の朝も昇るだろう」というような明白なものである場合もある。また、「科のX％には地理的に異なる色彩変異を持つ種が存在するので、未発見の黒鳥が存在する可能性はY％である」といったニュアンスの場合もある。

機械学習プログラムは、明示的にプログラムされていなくてもタスクを実行することができる。機械学習とは、コンピュータが与えられたデータから学習し、特定のタスクを実行することである。コンピューターに割り当てられた単純なタスクについては、手元の問題を解決するために必要なすべてのステップを実行する方法を機械に指示するアルゴリズムをプログラムすることが可能である。より高度なタスクの場合、必要なアルゴリズムを人間が手作業で作成するのは難しい。実際には、人間のプログラマーが必要なステップをすべて指定するよりも、機械が独自のアルゴリズムを開発するのを手助けする方が効果的な場合がある。

機械学習の分野では、完全に満足のいくアルゴリズムが存在しないタスクを達成するために、コンピューターに教える様々なアプローチを採用している。膨大な数の潜在的な答えが存在する場合、1つのアプローチは、正解のいくつかに有効なラベルを付けることである。これをコンピュータの学習データとして使用することで、正解を決定するアルゴリズムを改善することができる。例えば、デジタル文字認識タスクのシステムを訓練するために、手書き数字のMNISTデータセットがよく使われている。

歴史と他分野との関係
こちらも参照：機械学習の年表
機械学習という用語は、1959年にIBMの社員でコンピューターゲームと人工知能の分野の先駆者であるアーサー・サミュエルによって作られた。この時期には、同義語のself-teaching computersも使われていた。

1960年代初頭までに、レイセオン社によってサイバートロンと呼ばれるパンチテープ・メモリを搭載した実験的な「学習マシン」が開発され、初歩的な強化学習を用いてソナー信号、心電図、音声パターンを分析することができた。これは、パターンを認識するために人間のオペレーター／教師によって繰り返し「訓練」され、誤った判断を再評価させるための「おふざけ」ボタンを備えていた。1960年代の機械学習研究の代表的な本は、ニルソンの『学習機械』で、主にパターン分類のための機械学習を扱っている。パターン認識に関する興味は1970年代に入っても続き、1973年にはDudaとHartによって述べられている。1981年には、ニューラルネットワークがコンピュータ端末から40文字（26文字、10桁、4つの特殊記号）を認識することを学習するように、ティーチングストラテジーを使用することが報告された。

トム・M・ミッチェルは、機械学習分野で研究されているアルゴリズムについて、広く引用され、より正式な定義を提供した：「あるコンピュータ・プログラムは、あるタスクのクラスTとパフォーマンス尺度Pに関して、経験Eから学習すると言われる。機械学習が関係するタスクのこの定義は、認知用語でこの分野を定義するのではなく、基本的に運用上の定義を提供する。これは、アラン・チューリングが論文「計算機と知性」の中で提案したもので、「機械は考えることができるか」という問いを「（思考主体としての）我々ができることを機械はできるか」という問いに置き換えたものである。

現代の機械学習には2つの目的がある。1つは、開発されたモデルに基づいてデータを分類することであり、もう1つの目的は、これらのモデルに基づいて将来の結果を予測することである。データの分類に特化した仮想的なアルゴリズムでは、ほくろのコンピューター・ビジョンと教師あり学習を組み合わせて、がん性のほくろを分類するように訓練する。株式取引のための機械学習アルゴリズムは
機械学習はAIの一分野であり、「学習する方法」、つまりデータを使って一連のタスクのパフォーマンスを向上させる方法を理解し、開発することに関係する。  機械学習アルゴリズムは、学習データと呼ばれるサンプルデータからモデルを構築し、明示的にプログラムされることなく予測や決定を行う。機械学習が最初に登場したのは1960年代である。