機械学習・ディープラーニングとは？AIはどうやって判断できるようになる？
機械学習は、AIがたくさんのデータから決まりを見つけて、判断・予測できるようになる仕組みです。ディープラーニングとの違い、実際の使われ方、身につける道すじをまとめました。
まず、結論
ひとことで言うと？
人がルールを書く代わりに、データから決まりを見つけさせる方法です。 たとえば、たくさんの迷惑メールを読み込ませると、迷惑メールの特徴を見つけて、新しいメールを振り分けられるようになります。
ディープラーニングとは？
機械学習のやり方の1つで、脳の神経のつながりをまねた仕組み（ニューラルネットワーク）を何層も重ねたものです。 画像・音声・文章のような複雑なデータを扱うのが得意で、生成AIもこの仕組みで作られています。
何を身につければいい？
AIを使う側なら仕組みと使いどころ、作る側ならPython（パイソン）と統計です。
実際に、どう役立っている？
スマホの顔認証、病院の画像診断の支援、自動車の自動運転、問い合わせの対応の支援、工場の機械の異常の検知などに使われています。 出典：厚生労働省 職業情報提供サイト（job tag）「AIエンジニア」
機械学習の仕事の流れ
まず、AIで何を判断・予測するかを決め、データを集めて整えます。 次に、モデル（データから見つけた決まりを、計算できる形にしたもの）を作り、どのくらい正しく判断できるかを確認します。 最後に、仕事のシステムに組み込みます。
自分が使うなら
AIを使う側の人は、G検定（AIを仕事に生かす知識を問う、日本ディープラーニング協会の試験）で、仕組みと使いどころを幅広く学べます。 AIを作る側を目指す人は、Pythonと統計を身につけてから、E資格（ディープラーニングを実装する技術者向けの、日本ディープラーニング協会の試験）に進みましょう。 道すじは、AIを仕事に生かすには？にまとめています。