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　人工知能であるAIにはアルゴリズムが必要である他、人工知能との関係で「機械学習」という言葉は良く用いられています。ただし、この機械学習をコンピュータにさせる前にまず「特徴量」を決める必要があります。
　人工知能のアルゴリズムを作成する際に、分析対象データの中の何れの部分により判別し、何れのように予測を実行するかを決める必要がありますが、「特徴量」はこの予測の手掛かりとなる変数です。つまり、この特徴量は、コンピュータが判別可能なように、分析対象データの特徴や特性を定量的に表した数値です。

　そして、機械学習は、分析対象データの持つ法則性や意味づけ、更には重要度といった特徴をコンピュータに教え、与えられた分析対象データを「特徴量」を加味しつつアルゴリズムに基づいてどのように処理すれば良いかを学習させることです。
　機械学習で使われる分析対象データのモデルは用途に応じて様々なものがあり、また諸説有りますが、大きく分けると以下の４つに分類することができます。
・教師あり
・教師なし
・強化学習
・ディープラーニング（深層学習）