機械学習は、コンピューターがデータを分析し、そこからパターンやルールを自律的に学習する技術です。

人間が明示的にプログラミングしなくても、データから法則を見つけ出し、予測や判断ができるようになる点が最大の特徴です。この技術は、AI（人工知能）の主要な分野の一つで、データが多ければ多いほど学習の精度が高まります。

機械学習は、その学習方法によって主に三つに分類されます。一つは教師あり学習で、これは正解データ（教師データ）を与えて学習させる方法です。

例えば、猫と犬の画像をそれぞれ「猫」「犬」とラベル付けして大量に学習させると、新しい画像が猫か犬かを自動で判別できるようになります。スパムメールの自動振り分けや株価予測などに使われています。

次に、教師なし学習は、正解データを与えずに、データそのものが持つ構造やパターンを分析する方法です。顧客の購買履歴から趣味嗜好が似たグループを自動で見つけ出す「クラスタリング」などがこれにあたります。

最後に、強化学習は、コンピューターが試行錯誤を繰り返しながら最適な行動を学習していく方法です。囲碁や将棋のAIが、対局を繰り返す中で勝利につながる戦略を身につけるのが典型的な例です。