機械学習を勉強するならこれに決まり!?機械学習おすすめ本12選!!

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今回は最近話題の「機械学習」についてオススメできる書籍についてまとめてみました。

機械学習という言葉は、ここ数年でトレンドになっています。中には、これを機に機械学習を勉強しようとする人や、機械学習に関する仕事をしたい、と思う人もいるでしょう。

今回は、そういった方達のために、機械学習を勉強するための本を紹介したいと思います。

それぞれの理解度に合わせて、初心者、中級者、上級者の3種類に分けて紹介します。

初心者はこれで決まり!!厳選おすすめ4冊!!

スラスラわかるPython

Pythonはプログラミング言語の1種になります。

機械学習の分野でPythonは幅広く使われており、今や機械学習の勉強とは切っても切り離せない、と言ってよいでしょう。

本書はそのPython言語が体系的に学べる1冊になります。

Pythonの基本的な仕組みと動かし方について、章ごとに説明されている一冊になります。

本当に基本的なことを中心に書いているため、初心者向きである一方、ある程度分かる方には物足りないかもしれません。

いちばんやさしい Python入門教室

こちらの本は、プログラミング初心者にも読みやすい1冊としておススメです。前半部分でプログラミングに入るまでを優しく解説し、さらに、「簡単な計算」「ゲームの作成」「GUIアプリ」「モジュールの活用」など、実際に手を動かしながらの演習を通して、学んだことがしっかり身につくように構成されています。これ1冊でひととおりPythonを使ったプログラミングについて学ぶことができる本になります。

コンピューターで「脳」がつくれるか

こちらは実際のプログラミングというよりも、その前段の、人工知能の仕組みについて説明している本です。脳の各部位の役割と、情報を処理する仕組みを解説し、その上で人工知能がどこまで進んでいるのかと、加えて、機械学習やディープラーニングなどのコンピューター技術がどこまで進んでいるのか、について解説しています。

難しい数式や技術の話が書いているわけではないので、気軽に読むことができる1冊であるといえるでしょう。

データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus)

複数の執筆者が役割分担して書いたものを一冊にまとめた本であり、この1冊で機械学習についての基本が学べます

2部で構成されており、第1部は、機械学習の仕組みと概要について、第2部では、実際のモデルやアルゴリズムについて書かれています。初心者向けではありますが、ITの知識はある程度必要とされるかもしれません。

※起業やスタートアップの経営に興味がある方はこちらの記事もご覧ください

中級者はこれで決まり!!厳選おすすめ4冊!!

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

いま最も注目されている機械学習手法である深層学習を、トップ研究者が解説した一冊になります。発展の経緯や、深層学習のパターン、学習テクニックなど、色々な情報が無駄なく整理されています。数式等も紹介されており、専門的な内容も一部入ってくるため、統計学等、一定の基礎知識がある方向けと言えるでしょう。

ITエンジニアのための機械学習理論入門

本書は機械学習理論について、数学的な背景をベースに解説している一冊です。ITエンジニアを対象として書かれているため、実際にプログラムをダウンロードして、その結果を見ることを通じて、機械学習の理論を実感できるような作りになっています。数式とその意味がしっかりとかかれているため、理論的に機械学習を理解したい、という方にお勧めです。

機械学習のための連続最適化 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

こちらは機械学習の中でも、特に「最適化」にテーマを絞って解説しています。最適化を、「制約付き最適化」「制約なし最適化」にわけ、それぞれについて、様々な手法をそれぞれ丁寧に解説しています。機械学習の中でも、最適化を学びたい人にはぴったりの1冊です。

Python機械学習プログラミング

こちらはもともとアメリカで書かれた本の和訳本になります。原書はAmazon.comで1位になったこともある本です。

機械学習に必要な、シミュレーションやインバージョン、多変量解析など、様々なテーマについて理論的に解説されています。やや難しい記述もありますが、理論を1冊で学べる本だと言えるでしょう。

上級者はこれで決まり!!厳選おすすめ4冊!!

入門 Python 3

Pythonについて網羅的に書かれた一冊になります。前半は文法の解説、後半はデータベースやネットワークなどのライブラリ紹介がされており、章末には練習問題が付いているため、手を動かして学習したいと思っている方にはぴったりでしょう。データベースからネットワーク、並列処理、統計、GUIやゲームまで幅広く紹介されており、興味がある部分だけ読むことも可能です。ただし、専門的な記述も多く、CやJAVAなど、他言語を学んだ方でないと、わからない内容も多いかもしれません。

Effective Python ―Pythonプログラムを改良する59項目

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることを通じて、ディープラーニングの原理が学べる1冊です。

ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。実践的なテクニックや最近のトレンド、他の機械学習への応用例など、様々なテーマについて書かれているのも特徴です。

深層学習 Deep Learning

ディープラーニングの基礎を、しっかりとした技術を背景に解説している1冊です。第1章~第4章が技術解説、第5章以降が各々画像認識、音声認識、自然言語処理への応用の解説となっている。

情報処理について学んでいる大学院生をターゲットとしており、技術的な面や理論的な面では難解な部分もあります。基礎がひととおりできている方が、もっと詳しく学ぶための1冊と言えるでしょう。

機械学習を勉強するならこれに決まり!!機械学習おすすめ本12選!!!まとめ

機械学習に関する本は、基本的な構造を説明した本から、しっかりと技術について解説している本まで、様々な難易度の本があります。今自分が勉強したいことは何か、どれくらい機械学習について理解しているか、しっかり把握したうえで、自分のレベルに合わせた本で勉強するとよいでしょう。

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