■機械学習
コンピュータがデータを分析する手法の一つです。
文字や数値、画像、音声などの学習データから、パターンやルールなどを見つけだす学習技術です。
●教師あり学習
正解データの用意された教師データを元に、ルールやパターンなどを学習する方法で、需要予測や画像認識などに使われます。
●教師なし学習
正解データのない大量のデータをクラスタ分けしながら、ルールやパターンなどを見いだす学習方法で、ECサイトにおけるレコメンドやターゲットマーケティングなどに用いられます。
●強化学習
データが用意されていない状態からスタートし、自ら試行錯誤を繰り返し、結果を学習していく方法です。
囲碁や将棋のゲームシステム、二足歩行ロボット、掃除ロボットなどに使われております。
■深層学習（ディープラーニング）
ニューラルネットワークを用いて、より高精度な分析を可能にする学習手法です。
学習が難しいとされてきた画像や自然言語などの非構造化データも学習できます。
■自然言語処理
人間の言語に対してコンピュータが意味の解析を行うための処理の総称で、機械翻訳や音声認識、文字認識（AI-OCR）などに用いられています。
