機械学習– tax –

機械学習（Machine Learning）とは、明示的なプログラミングによるルール記述ではなく、データからパターンやルールを自動的に学習し、予測・分類・最適化などのタスクを遂行する人工知能の基盤技術です。学習手法は大きく、正解ラベル付きデータで学習する教師あり学習（回帰・分類）、ラベルなしデータの構造を発見する教師なし学習（クラスタリング・次元削減）、報酬信号をもとに最適な行動戦略を獲得する強化学習の3つに分類されます。

適用範囲は、需要予測・売上予測、不正取引の検知、顧客の離反予測、レコメンデーション、信用スコアリング、品質管理における異常検出など、データに基づく意思決定が求められるあらゆる領域に及びます。近年はAutoML（自動機械学習）プラットフォームの成熟により、特徴量設計・モデル選択・ハイパーパラメータ調整を自動化し、データサイエンスの専門人材がいなくてもモデルを構築できる環境が整いつつあります。

機械学習は1950年代のパーセプトロン、1980年代のバックプロパゲーション、2000年代のサポートベクターマシン、そして2010年代の深層学習ブームを経て現在の地位を確立しました。代表的なライブラリ・プラットフォームとしてscikit-learn・TensorFlow・PyTorchといったOSSに加え、DataRobot、H2O.ai、Google Vertex AI、Amazon SageMaker、Azure Machine Learningなどクラウド事業者のマネージドサービスが広く使われています。