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機械学習は人工知能の一種で、データのパターンに基づいて予測や行動を起こすように、コンピュータのアルゴリズムを学習させるものです。機械学習のモデルは、特定のルールや命令を明示的にプログラムするのではなく、与えられた例から学習し、より多くのデータに触れることで時間の経過とともに精度を向上させていきます。 機械学習には「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」などの種類があります。

「教師あり学習」では、モデルは人間によって予めラベル付けされたデータセットで構築されます。入力と出力を対応付ける関数を学習し、モデルが新しい未知の入力のターゲットラベルを正確に予測できるようにすることが目標です。

「教師なし学習」では、モデルはラベルのないデータセットで構築され、目標は特定のターゲットなしにデータのパターンや構造を識別することです。教師なし学習では、クラスタリングや次元削減が一般的な学習方法となります。

「強化学習」はある環境下での報酬を最大化するために行動を起こすように、エージェントを訓練するものです。エージェントは、その行動に対して正負の報酬という形でフィードバックを受け、時間が経つにつれてより高い報酬を得られるように行動を調整することを学習していきます。

機械学習は画像認識、音声認識、自然言語処理、不正検知、自律走行車など幅広い分野で活用が進んでいます。

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