機械学習は、スタンフォード大学のコンピューター科学者であるAndrew Ngによって「明示的にプログラムされずにコンピューターを動作させる科学」と定義されています。1950年代に初めて考案されましたが、21世紀。 それ以来、機械学習は多くの革新、特に人工知能の背後にある推進力となっています。
機械学習は、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習など、いくつかのカテゴリに分類できます。 教師あり学習は出力結果との関係を推測するためにラベル付き入力データに依存していますが、教師なし学習はラベルなし入力データ間のパターンを検出します。 半教師あり学習では両方の方法を組み合わせて使用し、強化学習はプログラムを繰り返して、エラーを回避しながら望ましい結果が得られるプロセスを練り上げます。 （プログラミングの歴史について学ぶには、「コンピュータープログラミング：機械語から人工知能まで」をご覧ください。）
いくつかの異なる業界がすでに機械学習の恩恵を受けており、先進国全体でML製品およびサービスに対する需要が高まっています。 あらゆる種類のビジネスがその予測能力を活用しており、情報に基づいた意思決定を行うために規範的な機械学習方法の開発を模索しています。 業界で際立っているいくつかのプログラミング言語を含め、企業がこの技術にアプローチする多くの異なる方法があります。
