次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識（OCR）などはその代表格です。それらも

機械学習とは、人間が言葉や常識を学習する過程を機械（コンピュータ）に再現させることによって、コンピュータがデータの中から知識やルールを自動的に獲得できるようにすることである。過去のデータの中から導き出した知識やルールを新たに収集したデータに適用することで、そのデータの意味や属性を認識・分類したり、未来に起きることを判断・予測したりする。 機械学習の適用例としては、顧客の購買履歴から顧客が興味を持ちそうな他の商品を推薦する「レコメンデーション」や、迷惑（スパム）メールと正常なメールとを判別する「フィルタリング」、情報システムに対する外部からの攻撃やクレジットカードの不正利用などを検出する「異常検知」、画像に写っている対象物を見つけ出す「画像認識」などがある。

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Webニュースや新聞紙面を賑わす機械学習ですが，ここではQ&A形式で機械学習の概要をあらためて確認してみます。 Q：そもそも機械学習とは何で，その目的は何なのでしょうか？ A：機械学習とは一言で言えば「データの集合から」「⁠その法則性を」学ぶ，と理解してください。 一度与えられたデータから，より広範囲に適用できる汎用的な法則性を学ぶことができれば，将来を予測したり，未知のデータに対して同様の推定を行うことができます。 それこそが機械学習の目的です。 Q：機械学習が注目されるようになった理由は何があるのでしょうか？ A：データ解析を巡るトレンドとしては，「⁠ビッグデータ」という言葉が流行し始めたのが2011年，「⁠データサイエンティスト」がそれを追うように2013年ごろから注目を集めています。 しかし，データサイエンティストにとっても専門分野の知見が足りないため，また，高次元データにおける現