機械学習とは、人工知能の中の手法のひとつ。

機械学習を最初に定義づけたのは、アーサー・サミュエル
「(機械学習とは)明示的にプログラムしなくても学習する能力をコンピュータに与える研究分野」

大量のデータをもとに学習し、データ内の汎用的なルールやパターンを導き出す手法。

機械学習では、分析データの特徴を定量的に表現した数値「特徴量」を抽出する。
特徴量の選び方、識別や予測の精度に影響する。

インターネットの普及(2000年以降)によりデータの流通や収集、蓄積が容易になり、膨大なデータ(ビッグデータ)の時代となった。
ビッグデータによって、機械学習で汎用的なパターンを効率的に見つけることができるようになった。

機械学習は以下の4つに分けられる。

ニューラル・ネットワークは、機械学習の一分野。

ディープラーニング(深層学習)も、機械学習の中の一分野であり、且つ、ニューラルネットワークの中の手法のひとつでもある。
ディープラーニングは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習のすべてに適用できる。​