機械学習とはデータから繰り返し学習し、そこにあるパターンを導き出すことです。
機械学習には以下の3種類があります。
教師あり学習：正解ラベルの付いたデータで学習し、正解を予測するモデルを作ることです。
分類・・・画像診断（画像を見て動物の種類を判別する）
回帰・・・住宅価格予測（経済動向、地域性から住宅の価格を予測する）
教師なし学習：正解ラベルのないデータで学習し、分類することです。
クラスタリング・・・データをグループ化する。
主成分分析・・・データを要約すること。傾向や特徴を把握する。
アソシエーション分析・・・一つのパターンに当てはまるデータを他のデータにも当てはまるといったルールを見つけ出す。（ネットショップでお勧め商品を導き出す場合など）
強化学習：与えられた環境を観測し、行動します。行動によって得られる報酬の価値を最大化します。高い報酬を得るために自ら意思決定しながら学習します。正解ラベルや大量のデータは必要ではありません。
例）将棋のAIプログラム
