参考文献：浅川伸一、江間有沙、工藤郁子、巣籠 悠輔、瀬谷 啓介、松井孝之、松尾 豊『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト』（翔泳社、2018年）
機械学習と一口に言っても、どのような課題を解きたいかによって、アプローチは様々です。課題に関しては、個別に挙げていくときりがないでしょう。そして、そうした課題の全てが機械学習で解けるかと言うと、そのようなことはありません。機械学習にも向き・不向きが当然ながら存在します。ですので、どういった課題ならば機械学習を用いて解決することができるかを把握しておくことが重要です。
個別の課題は千差万別ですが、実は課題の構造は共通である場合がほとんどです。機械学習が対象とする課題の種類は、次の3つにまとめられています。
・教師あり学習
・教師なし学習
・強化学習
