機械学習モデルとは、過去データから学習した規則性を使い、新しいデータを分類や予測に変換する仕組みです。機械学習モデルは、入力データと出力結果を結び付ける「判断の型」として機能します。
機械学習モデルは、学習データと特徴量、アルゴリズムにより内部のパラメータが決まります。分類モデル、回帰モデル、クラスタリングモデルのように、目的に応じてモデルの種類が変わるでしょう。推論時は、学習済みパラメータにもとづいて結果を算出します。
実務では、精度だけでなく再現性や説明可能性、運用コストも含めて評価する必要があります。データ分布の変化（ドリフト）で性能が落ちる場合があるため、監視と再学習の設計が欠かせません。個人情報や機密情報を扱う場合は、権限管理とログ管理も機械学習モデル運用の一部になります。
