機械学習とは何なのか、いつ頃から登場したのか。
機械学習（ML）は、「学習」する手法、つまりデータを活用してあるタスクのパフォーマンスを向上させる手法の理解と構築に専念する研究分野なのだ。人工知能の一部と見なされているのだ。

機械学習アルゴリズムは、学習データと呼ばれるサンプルデータに基づいてモデルを構築し、明示的にプログラムされることなく予測や判断を行うものなのだ。機械学習アルゴリズムは、医療、メールフィルタリング、音声認識、農業、コンピュータビジョンなど、必要なタスクを実行するための従来のアルゴリズムの開発が困難または実行不可能な、幅広い用途で使用されています。

機械学習のサブセットは、コンピュータを使って予測を行うことに焦点を当てた計算統計学と密接な関係があるのだが、すべての機械学習が統計学習ではありません。数理最適化の研究は、機械学習の分野に手法、理論、応用領域を提供するのだ。データマイニングは、教師なし学習による探索的データ分析に焦点を当てた関連分野なのだ。

機械学習の実装の中には、生物学的な脳の働きを模倣する方法でデータとニューラルネットワークを使用するものもある。

ビジネス上の問題全体に適用される機械学習は、予測分析とも呼ばれる。

概要
学習アルゴリズムは、過去にうまくいった戦略、アルゴリズム、推論が、将来もうまくいく可能性が高いという根拠に基づいて動作するのだ。この推論は、「過去1万日間、毎朝太陽が昇ったのだから、明日の朝も昇るだろう」というような明白なものであることもある。また、「科のX%には、色彩変異を持つ地理的に離れた種が存在するので、未発見の黒鳥が存在する確率はY%である」といったニュアンスもあります。

機械学習プログラムは、明示的にプログラムされなくてもタスクを実行することができるのだ。機械学習とは、コンピュータが与えられたデータから学習し、特定のタスクを実行することなのだ。単純な作業であれば、機械が問題を解決するために必要なすべてのステップを実行するアルゴリズムをプログラムすることが可能なのだ。しかし、より高度なタスクの場合、人間が手作業でアルゴリズムを作成するのは困難なのだ。実際には、人間のプログラマーが必要なステップをすべて指定するよりも、機械が独自のアルゴリズムを開発するのを支援する方が効果的であることが判明することもある。

機械学習の分野では、完全に満足できるアルゴリズムが存在しないタスクをコンピュータに学習させるために、様々なアプローチを採用しているのだ。膨大な数の回答が存在する場合、1つのアプローチとして、正解の一部を有効な回答としてラベル付けすることができるのだ。これをコンピュータの学習データとして利用することで、正解を判定するためのアルゴリズムを改善することができるのだ。例えば、デジタル文字認識のタスクのためのシステムを訓練するために、手書きの数字のMNISTデータセットがしばしば使用されている。

歴史と他分野との関係
こちらもご参照ください：機械学習の年表
機械学習という言葉は、1959年にIBMの社員でコンピュータゲームと人工知能の分野の先駆者であるアーサー・サミュエルによって作られた。 同義語の自己教育コンピュータもこの時期に使われていた。

1960年代初頭には、レイセオン社によって、初歩的な強化学習を用いてソナー信号、心電図、会話パターンを分析する、パンチテープ・メモリを備えた実験的な「学習機械」であるサイバートロンが開発されていた。サイバートロンは、人間のオペレーターや教師によって繰り返し「訓練」されてパターンを認識し、誤った判断を再評価させるための「グフ」ボタンを備えていた。1960年代の機械学習の研究については、ニルソンの『学習機械』が代表的で、主にパターン分類の機械学習について書かれている。 パターン認識に関する興味は1970年代にも続き、1973年にはDudaとHartによって説明された 。1981年には、ニューラルネットワークがコンピュータ端末から40文字（26文字、10桁、4特殊記号）を認識することを学習するように教授法を用いるという報告がなされた 。

Tom M. Mitchellは、機械学習分野で研究されているアルゴリズムについて、広く引用される、より正式な定義を提供した：「あるコンピュータ・プログラムは、あるクラスのタスクTと性能指標Pに関して、経験Eから学習すると言われる。もし、Pによって測定されるTのタスクでの性能が、経験Eによって改善されるなら」 機械学習が関係するタスクのこの定義は、認知用語で分野を定義するというより、根本的に運用上の定義を提供している。これは、アラン・チューリングが論文「Computing Machinery and Intelligence」で提案した、「機械は考えることができるか」という問いを「（思考主体としての）我々ができることを機械はできるか」という問いに置き換えたものに倣うものなのだ。

現代の機械学習には、開発されたモデルに基づいてデータを分類する目的と、そのモデルに基づいて将来の結果を予測する目的の2つがあるのだ。データの分類に特化した仮想的なアルゴリズムでは、ほくろのコンピュータビジョンと教師あり学習を組み合わせて、がん性のほくろを分類するように訓練することができる。株式取引のための機械学習アルゴリズムは、以下のような情報を提供することができるのだ。
機械学習は、「学習する方法」、つまりデータを使って一連のタスクのパフォーマンスを向上させる方法を理解し開発することに関係するAIの一分野なのだ。  機械学習アルゴリズムは、学習データと呼ばれるサンプルデータからモデルを構築し、明示的にプログラムされることなく予測や決定を行うことができるのだ。機械学習は、1960年代に登場したのだ。