【書籍の特徴】
本書では，近年，急激に発展している機械学習の技術が，どのような分野で，どのように用いられているかが分かるよう網羅的にまとめています．本書の内容は，計測自動制御学会 会誌「計測と制御」2019年4月号から12月号にかけて連載された「リレー解説 機械学習の可能性」の記事について大幅に加筆・修正したものです．したがって，章ごとに，それぞれの研究分野での研究者や企業の開発者の方に執筆していただいており，具体的な機械学習アルゴリズムやそれを用いたシステム等の応用例を紹介しています．

【対象読者】
本書は，機械学習を学び始めた学生や社会人において，今後，より深く機械学習についての理解を深めたいと考えている方には，非常に有益な内容だと考えています．特に，第1章では，機械学習で用いられる基本的な手法についてもまとめており，機械学習初学者にとっては，体系的な知識を修得することができます．

【本書の構成】
1. 機械学習の基礎
機械学習の歴史や種類，アルゴリズムについての解説
2. 機械学習と画像認識
機械学習の進展による画像認識技術の変遷や各手法の解説
3. 機械学習と文字検出・認識
実環境中におけるテキスト検出と認識
4. 機械学習と音声合成：統計的手法に基づく音声信号モデリング
機械学習を用いた音声信号モデリング技術
5. 機械学習とゲーム理論：ゲーム理論とオンライン意思決定
ゲーム理論における機械学習の利用
6. 機械学習と制御：連続行動空間における強化学習
強化学習による制御
7. 機械学習と開発環境：深層学習フレームワークの動向
様々な深層学習フレームワークの比較・検証
8. 機械学習と医療応用
機械学習を用いた医用画像処理
9. 機械学習と計測：社会インフラへの応用
CNNによる管渠内水位予測
10. 機械学習と外観検査
機械学習による検査の自動化と課題
11. 機械学習と語学学習：語学学習のための英会話シミュレータ
機械学習を用いた英語音声対話システム

第1章は，タイトル通り，機械学習の基礎についての解説になります．是非，この章から読んでいただきたいと思います．また，第2章から第6章は，機械学習と様々な研究分野についての解説であり，第7章は，機械学習のフレームワーク・開発環境について述べたものです．そして，第8章から第11章は，機械学習を用いた応用例等の解説になっています．

【編著者からのメッセージ】
本書では，様々な研究分野の方に執筆していただきました．紙面等の都合により，取り上げられなかった研究分野や最新の研究内容もありますが，本書によって機械学習への理解を深めていただければ，幸いです．