こんにちは。
僕は今機械学習を勉強しているのですが、ふと疑問が起こりました。
それは「機械学習」と「統計学」の違いです。
調べるとたくさんの記事があったので、それを参考にしながら（下記にリンクは貼ります。）自分なりにまとめました。

最初に僕なりの結論を言うとそれは「根本的な目的の差」かなと思います。

例え話に言い換えると、二つとも違うボール遊びをしているようなもの。
「ボール」と言う使っているものは似ていて、点を取るという「大きな目的」は同じ。
しかし、詳しく見ると、違うルールがあり違う目的がある。
根底とゴールが同じだから混乱してしまうのです。

話を戻すと、どちらも根底の知識は「最適化」と「確率論」etc...が複雑に絡み合っているんです。
しかし最終的な目的はどちらも「データから課題を解決する」為の「手段」なのです。
手段ということは、それぞれ最適化された場所があるのです。
よって、二つが最適化される条件と環境を知っておくことは学ぶ上で大切になるでしょう。

機械学習と統計学の目的の違い

機外学習の根本的目的

機械学習の目的は「正確性」
つまり、計算方法やアルゴリズムはあまり関係なく数値を入れて、「精度の高い結果」を返すことに着目している手法。

これが最適なのは例えばメールの自動フィルタリングやレコメンド機能など今多く使われているものですよね。
迷惑メールが弾かれる理由よりも弾かれることが大切。
適切なレコメンドが来る理由よりも来ることが大切。
なんと素晴らしい手法なんでしょうか。美しい。（美しいは最近の口癖）

統計学の根本的目的

統計学の目的は「解釈」
つまり、現状のデータの構造を可視化して、解釈を与えることが大切。

「解釈」というのはデータの構造を紐解いて、次に応用すること。これが統計学の強みです。
最適な環境としましては、例えばコンサルや提案です。
なぜなら機械学習と違い相関関係が明確になるため説明・説得がしやすいのです。

まとめ

どちらも大きな目的は「データを通して課題を解決する」です。
しかし、機械学習は「結果」、統計学は「解釈（プロセス）」を根本的な目的としている為、混在されやすいのです。
※これはあくまで僕の考えです

ありがとうございました！

参照文献

結局、機械学習と統計学は何が違うのか？
統計学と機械学習の違いとは？