機械学習の核心は、データから学習するプロセスにあります。
コンピュータは、入力されたデータに基づいてモデルと呼ばれる数学的な関数を構築し、そのモデルを用いて未知のデータに対する予測や判断を行います。
このプロセスは、いわばデータから知識を抽出する作業と言えるでしょう。

具体的には、まず訓練データと呼ばれる大量のデータを用いてモデルを学習させます。
この学習プロセスにおいて、モデルのパラメータが調整され、入力データと出力データの関係性を適切に表現できるようになります。
次に、テストデータと呼ばれる別のデータを用いて、学習済みモデルの性能を評価します。

モデルの学習には、様々なアルゴリズムが用いられます。
線形回帰は、データ間の線形関係をモデル化するシンプルなアルゴリズムです。
決定木は、木構造を用いてデータを分類するアルゴリズムで、解釈が容易であるという利点があります。
その他にも、サポートベクターマシンやニューラルネットワークなど、様々なアルゴリズムが存在し、データの特性やタスクに応じて適切なアルゴリズムを選択する必要があります。

学習の過程で、過学習と未学習という問題が発生することがあります。
過学習は、訓練データに過剰に適合しすぎてしまい、未知のデータに対してはうまく予測できない状態です。
未学習は、訓練データに対しても十分に学習できていない状態のこと。
適切なモデルを構築するためには、これらの問題を回避し、バランスの取れた学習状態を維持することが重要です。