機械学習
機械学習は、コンピュータに、明示的にプログラムされなくても学習する能力を与えるものである（Arthur Samuel, 1959）。コンピュータサイエンスのサブフィールドの一つです。
このアイデアは、人工知能の研究から生まれたものです。機械学習とは、データを学習して予測することができるアルゴリズムの研究と構築を意味します。このようなアルゴリズムは、プログラムされた命令に従うだけでなく、データに基づいて予測や決定を行うこともできます。機械学習は、サンプルの入力からモデルを構築します。
機械学習は、明示的なアルゴリズムの設計やプログラミングができない場合に行われます。例えば、スパムフィルタリング、ネットワークへの侵入者やデータ漏洩を狙う悪意のある内部者の検知、光学式文字認識（OCR）、検索エンジン、コンピュータビジョンなどが挙げられます。
質問と回答
Q: 機械学習とは何ですか?
A: 機械学習はコンピュータ・サイエンスのサブフィールドで、データを学習して予測を行うことができるアルゴリズムを使って、明示的にプログラムされることなくコンピュータに学習能力を与えるものです。
Q: 機械学習のアイデアはどこから来たのですか?
A: 機械学習のアイデアは、人工知能の研究から生まれました。
Q: 機械学習で使われるアルゴリズムはどのように機能するのですか?
A: 機械学習のアルゴリズムは、プログラムされた命令に従うだけでなく、データに基づいて予測や決定を行うことができます。サンプル入力からモデルを構築します。
Q: 機械学習はどのような場面で使われるのですか?
A: 機械学習は、明示的なアルゴリズムの設計やプログラミングができない場合に使用されます。例えば、スパムフィルタリング、ネットワーク侵入者やデータ漏洩を狙う悪意のある内部者の検出、光学式文字認識（OCR）、検索エンジン、コンピュータビジョンなどが挙げられます。
Q:機械学習を使うことのリスクは何ですか?
A: 機械学習の利用には、最終的なモデルが「ブラックボックス」となってしまうことや、採用や刑事司法、顔の認識などに偏りがあるとして批判されるなどのリスクがあります。
Q:機械学習モデルが「ブラックボックス」であるとはどういうことですか?
A:機械学習モデルが「ブラックボックス」であるとは、その意思決定過程が人間には簡単に説明できない、理解できないことを意味します。
Q:機械学習の応用例にはどのようなものがありますか?
A:機械学習の応用例としては、スパムフィルタリング、ネットワーク侵入者の検出、光学文字認識（OCR）、検索エンジン、コンピュータビジョンなどがあります。
