あらゆる状況に対応するルールを作成する代わりに、コンピューターに例を示してパターンを見つけさせます。これが機械学習です。機械学習とは、データから学習して予測を行うアルゴリズムのことです。スパムフィルターは何百万ものラベル付きメールから学習します。レコメンデーションエンジンは、ユーザーが視聴したコンテンツとスキップしたコンテンツから学習します。

機械学習には主に3つのパラダイムがあります。教師あり学習はラベル付きデータを使用します。教師なし学習はラベルなしデータから構造を見つけ出します。強化学習は報酬と罰則を通してエージェントを訓練します。ディープラーニングは、画像、音声、テキストを処理するために、多数の層を持つニューラルネットワークを使用します。

一般的な用途

• 画像認識：顔、物体、医療スキャン
• 自然言語：翻訳、チャットボット、感情分析
• おすすめ：商品、映画、音楽
• 不正検出：クレジットカード、保険金請求
• 自律システム：自動車、ドローン、ロボット

機械学習は強力だが、完璧ではない。モデルは偏りがあり、脆弱で、解釈が難しい場合がある。大量のクリーンなデータが必要となる。人間ならすぐに気づくような形で失敗することもある。この分野は急速に進歩しているが、安全策は追いついていない。