証人による証言は、法律における証拠の典型的な形態であり、法律には証人による証拠の信頼性や確実性を検証する機構が備わっている。証拠を評価する法的プロセスは形式化されている。場合によっては、複雑訴訟形態の一部として証人が嫌がらせの証言を事例証拠として語る可能性もある。しかし、証言は検証され、信頼性を担保される。そのための手法の例として、質問、複数の証人による証拠、文書、ビデオなどがある。確証や具体的証拠がないために、法廷に証言の証拠能力を検証する手段がない場合、その証言は判決を検討する際にあまり重視されないことになる。
各種機械学習アルゴリズムを備えたソフトウェアスイートとして、SAS・RapidMiner・LIONsolver・KNIME・Weka・ODM・Shogun toolbox・Orange・Apache Mahout・scikit-learn・mlpy・MCMLL・OpenCV・XGBoost・Jubatus などがある。データロボット社による複数の手法を並列計算させて比較する方法がある。また、Pythonによるソースコードの公開が広がっており、docker環境でどこでも機械学習を実行できるようになってきた。
多くの機械学習手法はデータに対するモデル出力の誤差を定義し、誤差を最小化するようにパラメータの更新（学習）をおこなう。誤差を計算する関数、すなわち損失関数を最小化する学問体系は応用数学において数理最適化（解かれる問題は最適化問題）と呼ばれる。例えばニューラルネットワークでは損失関数に対して微分をおこなう勾配法（確率的勾配降下法など）で学習がしばしばおこなわれる。勾配法による最適化が最適解に収束するか否かは数理最適化の理論によって研究される。また用いられる最適化法によってニューラルネットワークに課される制約も異なり、勾配法を用いるには連続する関数適用がすべて微分可能である（バックプロパゲーションが可能である）ことが求められる（生成モデルのサンプリングに強く制約を与える）。
機械学習アルゴリズムとその性能についての分析は、理論計算機科学の一分野であり、計算論的学習理論と呼ばれている。訓練例は有限であるのに対して、未来は不確かであるため、学習理論は一般にアルゴリズムの性能を保証できない。その代わりに、性能の確率的範囲を与える。Wassily Hoeffdingによるヘフディングの不等式など統計的学習理論という表現もある。それに加えて、学習の時間複雑性と実現可能性についても研究している。計算論的学習理論では、多項式時間で終了する計算を実現可能とみなす。機械学習と統計学は、多くの点で似ているが、使用する用語は異なる。
機械学習システムによっては、人間の直観によるデータ解析の必要性を排除しようとしているが、人間と機械の協調的相互作用を取り入れたものもある。しかし、そもそもシステムのデータ表現方法やデータの特徴を探る機構は、人間が設計したものであり、人間の直観を完全に排除することはできない。
この文脈における汎化（一般化）とは、学習用データセットを使って訓練した後に、未知の例について正確に判断できるアルゴリズムの能力をいう。学習者の最も重要な目的は、経験から一般化することである。訓練例は、一般に未知の確率分布に従っており、学習者はそこから新たな例について有用な予測を生み出す何か一般的なもの、その分布に関する何かを引き出す必要がある。
アーサー・サミュエルは1959年に一般紙に対するインタビューとして、機械学習を「明示的にプログラミングすることなく、コンピュータに学ぶ能力を与えようとする研究分野」と定義した。トム・M・ミッチェルは、よく引用されるさらに厳格な定義として「コンピュータプログラムが、ある種のタスクTと評価尺度Pにおいて、経験Eから学習するとは、タスクTにおけるその性能をPによって評価した際に、経験Eによってそれが改善されている場合である」とした。
機械学習では、センサやデータベースなどに由来するサンプルデータを入力して解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズムを発展させる。そのアルゴリズムは、まずそのデータ（訓練例と呼ぶ）を生成した潜在的機構の特徴（確率分布）を捉え、複雑な関係を識別・定量化する。次に学習・識別したパターンを用いて新たなデータについて予測・決定を行う。データは、観測された変数群のとる関係の具体例と見ることができる。1つの根本的な課題は、全ての取りうるデータを訓練例（学習データ）に含めるのは（多くの実用的な関心事の場合）データ数が大きすぎて現実的でないという点である。したがってアルゴリズムは限られた訓練例を一般化して、新たなデータ入力から有用な出力を生成しなければならない。機械学習は検索エンジン、医療診断、スパムメールの検出、金融市場の予測、DNA配列の分類、音声認識や光学文字認識などのパターン認識、ゲーム戦略、ロボット、など幅広い分野で用いられている。応用分野の特性に応じた様々な学習手法が提案されている。
2005年からLIVE GATEでライブを行い、2006年に旧芸名の「矢田みこ」（読み同じ）として活動を開始。2007年に佐藤ひろ美プロデュースの下、PCゲーム『タイムリープ』のエンディングテーマ「Time Fly」でデビュー。2008年7月21日より芸名を「笶田みこ」に改める。2010年9月25日と27日、自身のブログにて2008年に進行性乳がんと診断されたが、すでに転移が進み、手術ができなかったことを公表した。その後も治療と並行して精力的に活動を続けたが、同年10月10日のみこまゆラジオ公開録音（第9回〜第10回）・ライブイベントおよびラジオ「みこまゆティーパーティー」第12回分の収録を最後に病状が悪化。体調不良のため、11月21日のイベント「みこまゆヒミツのティーパーティー」（vol.4）への出演が叶わず、11月23日死去。12月17日開催のライブ「LIVE GATE presents OTO-HABARA NIHONBASHI Edition」への出演も決まっていた矢先の急逝であった。