機械学習（Machine Learning）とは、AIがデータを学習して、経験からパターンを見つけ、自動で予測や判断をする技術のことです。

たとえば、スマホの顔認証やYouTubeのオススメ動画など、身近なところで使われています！

機械学習のしくみ

① データを集める
例：「たくさんの猫と犬の写真を用意」

② AIがパターンを学ぶ（学習）
例：「猫の特徴は丸い顔、犬は長い鼻が多い」

③ 新しいデータを見ても予測できるようになる
例：「これは猫？犬？」 → AIが判断！

機械学習の種類

① 教師あり学習（Supervised Learning）
答え（正解）を与えて学習する方法
例：メールが「迷惑メール」かどうかを学習する
例：「この写真は猫 or 犬」など、正解を教えて学習

② 教師なし学習（Unsupervised Learning）
正解を与えず、AIがデータのパターンを自分で見つける方法
例：ユーザーの行動を分析して、似た人をグループ化（マーケティングに活用）

③ 強化学習（Reinforcement Learning）
試行錯誤しながら、より良い方法を学ぶ方法
例：AIがゲームをプレイしながら、最適な戦略を見つける（AlphaGoなど）