機械学習理論とは、統計学、確率論、最適化理論、計算論的学習理論などを学術的な基盤とし、コンピュータがデータから効率的かつ高精度に学習するための仕組みやアルゴリズムを数学的に解明・構築する学問分野です。単に経験的なデータ処理手法を開発するだけでなく、学習アルゴリズムが未知のデータに対してどの程度正しく予測できるかという汎化性能の限界や、学習に要する計算量の理論的保証を明らかにすることを目的としています。近年では、急速に発展している深層学習の内部メカニズムや、なぜ高い性能を発揮できるのかという現象の理論的解明が、学術界および産業界の双方において極めて重要な課題となっています。