機械学習（マシンラーニング）

機械学習（Machine Learning）とは、コンピュータが大量のデータから規則やパターンを自動的に学習し、新しいデータに対して予測・分類・生成などのタスクを実行できるようにする技術の総称です。Googleの元研究者であるArthur Samuelが1959年に提唱した概念に起源があります。

従来のプログラミングでは「if これなら this、else あれ」と人間が明示的にルールを記述します。機械学習では、代わりに大量のデータと正解（ラベル）を与えることでモデルが自動的にルールを発見・学習します。ルールが複雑すぎて人手では設計できない問題（顔認識、自然言語理解など）で特に強みを発揮します。

機械学習の主な種類は3つです。①教師あり学習（ラベル付きデータで学習：分類・回帰）②教師なし学習（ラベルなしデータからパターン発見：クラスタリング）③強化学習（試行錯誤で最適な行動を学習：ゲームAI・RLHFなど）。LLMの開発にはこれらすべてが組み合わせて使われます。

ディープラーニングは機械学習の一手法であり、特に多層ニューラルネットワークを使う点が特徴です。データが少ない場合は意思決定木・ランダムフォレスト・SVM（サポートベクターマシン）などの従来の機械学習手法が有効な場合もあります。