「コンピュータが人間のような知能を持てれば…」そこからはじまったAI（人工知能）技術の開発。そのAIが、自分の力で物事を学ぶための技術の一つ、それを［機械学習（Machine Learning）］と呼びます。機械学習は主に、大量にあるデータの予測・分類、異常の検知などに用いられ、「何かと何かを分けることを学ぶ」技術であると言ってもいいですね。

機械学習には大きく、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」があります。
「教師あり学習」は例えば、これは「猫」これは「犬」と「正解を教えておいて、そこからデータを予測・分類していく」もの。
「教師なし学習」は、この正解を教えずデータだけを見て、「特徴やルールを自分で見つけていく」もの。
「強化学習」は「犬ではなく、猫を分類することが正解」と教えて、「成功と失敗を繰り返しながら、特徴・ルールの発見を強化していく」技術を言います。

AIが学ぶための技術である「機械学習」。それをさらに進化させ、パターンやルール、特徴（特徴量）の設定、学習そのものまでも機械自身で学ぶようになった「機械学習」を［ディープラーニング］と呼んでいます。よく耳にしたことがあるかもしれませんね。

「何かと何かを分ける」精度が飛躍的に上がった「ディープラーニング」を用いると、大量の猫の写真を読み込ませるだけで、猫の特徴を学習し、猫と犬の画像を読み込ませても「これは猫である」「これは猫ではない」と自分で判別できるようになります。例えば監視カメラなど、人物を特定するAIや、車の自動運転で運転のルートを判断するAIなどの、いわゆる「画像解析」の技術にも応用されているんですね。

ディープラーニングについてもっと知りたいと思ったあなた。詳しくは、第0回その2「AIができること」にも載っていますよ。読んでみてくださいね。