Learning)とは、ビッグデータを基に機械に対する学習を繰り返し行い、従来のアルゴリズムを改善して最適の成果を導き出すようエンジンを開発・改善する人工知能の一分野です。データを分析して隠れた特性の「パターン」を発見し、学習モデルを構築して推論する技術であり、さらには経験から習得した知識を基に、自ら性能を向上させる科学ともいえます。マシンラーニングは、要約すれば人が学習するようにコンピューターもデータを学習させることによって新しい知識を創出する分野であるということができます。マシンラーニングの歴史は50年代以降から始まり、80~90年代まで成長を見せた後に一定期間足踏み状態が続きましたが、2000年代半ばから著しい発展をしています。System)マシンラーニングは明示的なアルゴリズムの設計が困難だったり、プログラミングすることが困難な作業を解決するために主に使用されます。大部分のマシンラーニングアルゴリズムは、先ずデータが生成した潜在的なメカニズムの特徴を把握して複雑な関係を定量化した後、この識別されたパターンを用いて新しいデータに対する予測を行います。とも深く関連しています。大部分のマシンラーニングアルゴリズムは、先ずデータが生成した潜在的なメカニズムの特徴を把握して複雑な関係を定量化した後、この識別されたパターンを用いて新しいデータに対する予測を行います。とも深く関連しています。