機械学習とは
機械学習は、コンピューターシステムがデータから学習し、経験に基づいて自動的に学習や予測を行うためのアルゴリズムや手法のことを指します。機械学習は人工知能（AI）の一分野であり、データ駆動型のアプローチを使用して問題を解決するために利用されます。
通常、機械学習のプロセスは次のようになります：
- データ収集: 機械学習のモデルを構築するためには、関連するデータを収集する必要があります。このデータは、入力変数（特徴）とそれに対応する出力（ターゲット）の組み合わせで構成されます。
- データ前処理: 収集したデータは、欠損値の処理、外れ値の除去、データのスケーリング、カテゴリカル変数のエンコーディングなどの前処理ステップを経て、モデルに適した形式に整形されます。
- モデル選択: 解決しようとしている問題に応じて、適切な機械学習モデルを選択します。一般的なモデルには、教師あり学習（回帰、分類）、教師なし学習（クラスタリング、次元削減）、強化学習などがあります。
- モデル学習: 選択したモデルにデータを与えて学習を行います。モデルは、データのパターンや関連性を抽出し、重みやパラメータを最適化して予測モデルを構築します。学習アルゴリズムには、勾配降下法、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなどがあります。
- モデル評価: 構築したモデルの性能を評価します。これには、テストデータセットを使用してモデルの予測精度や性能指標（正解率、再現率、精度など）を計算することが含まれます。
- モデルの利用: モデルが十分な性能を達成した場合、新しいデータに対して予測や分類を行うためにモデルを利用します。これにより、未知のデータに対する意思決定や予測が可能になります。
機械学習は、画像認識、音声処理、自然言語処理、予測分析、異常検知などのさまざまな応用分野で利用されており、企業や研究機関で幅広く活用されています。