機械学習（Machine Learning）は、コンピュータやシステムが経験やデータから学習し、パターンや規則性を抽出してタスクを自動化する手法です。従来のプログラミングとは異なり、人間が明示的にプログラムを書く代わりに、データから学習することで問題を解決します。

機械学習では、主に以下の3つの要素が関与します：

1. データ: 機械学習では、大量のデータを入力として利用します。データは特徴量（Features）とそれに関連する正解（ラベルやターゲット）の組み合わせで構成されます。例えば、手書き数字の認識の場合、画像データが特徴量であり、それに対応する数字が正解です。

2. モデル: データから学習するための数学的なモデルやアルゴリズムです。モデルはデータのパターンや関係性を捉えるために使用されます。例えば、ニューラルネットワークや決定木、サポートベクターマシンなどが一般的なモデルです。

3. 学習アルゴリズム: モデルがデータから学習するための手法やアルゴリズムです。学習アルゴリズムは、データと正解の関係を解析し、モデルのパラメータを調整することで最適な予測モデルを作成します。教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、さまざまな学習アルゴリズムが存在します。