【保存版】初心者向け、機械学習・深層学習入門ガイド（書籍編）

皆さん、こんにちは！川島です！

川島ITスキルサロンで約束したnoteです！ついに完成です！

川島ITスキルサロンについては、こちらをご覧ください。

川島のITスキルマガジン（機械学習、深層学習中心）｜kawashimaken｜note

15000文字超で、29冊の本を紹介しています！29冊、買うだけで、約10万円以上かかります！！

これをなんと、ただの300円で読めます！

これを読めば、必要のない寄り道せずに、スムーズに機械学習、深層学習の勉強を、挫折を最小限に抑えて、スタートを切ることができるでしょう！

無駄な時間、無駄な挫折感をなくすことができるなら、(無駄な時間３億円払っても、戻ってきません。)3000円でも安いですが、ただの300円、もう頭おかしいです！笑

新しい良書を出会ったり、読んだりしたら、またここに追加します！

前書き

最初に、まず注意事項です。

・以下の本の紹介は、可能な限り、客観的に評価するつもりですが、私の主観も入っているかもしれません。それを加味してお読みください。

・私の勉強不足で、評価が適切ではないこともあるでしょう（自分の知識の増加で順次noteを加筆、更新、メンテナンスしていく予定です）それを加味してお読みください。

・以下の内容は、あくまでも、初心者にとって使いやすいかどうかの観点で評価を書きますので、その本の良し悪しではないです。例えば、前提知識を持っている中級者にとってとても良い本は、初心者にとっては取っ付き難くて、挫折しやすいから、あくまでも「入門の時は、別の本を使いましょうね」という話をするイメージです。

・上記の状況もあって、せっかくいい本なのに、ちょっと内容が難しいだけで、いけていない本みたいな評価をしたくないので、ここでは、なるべく本を読む順番も一緒に提示していきたいと思います。

・私が考えた初心者にとって、取るべく本を読む「道順」をご案内しますが、１つの参考に過ぎず、絶対この順番じゃなければいけないという意味合いではありません。

・最後、間違ったところがあったら、教えてください。訂正しますので、よろしくお願いします。

また、「この本レビューして欲しい」というのがあったら、お気軽に、TwitterなどでD Mください！本の著者ももちろんご献本をいただければ、客観的に、辛口でレビューをさせていただきます。笑。献本をお待ちしております！

この記事は特にこんな方に読んで欲しい！

● 機械学習、深層学習、Pythonに興味のある方

● 機械学習、深層学習、Pythonを勉強し始めた方

● 機械学習、深層学習、Pythonを勉強したいが、どこから始めれば良いか分からない方

●機械学習、深層学習、Pythonが気になるが、どう始めるか躊躇している方

●自分に合う機械学習、深層学習、Pythonを勉強するための本を探している方

では、始めましょう！

Python系の本（3冊）

機械学習、深層学習は、よく使うのがPythonです。

フレームワークによって、他の言語を使える場合もありますが、一番デフォルトの言語はPythonを把握しておけば、問題ないでしょう！

特に、他のプログラミング言語を経験している方にとっては、Pythonは全然難しくないです。

むしろ「ええ？こんなに簡単に書けるんですか？ずるい！」という感じになります！笑

どんな言語もそうですが、まずは、入門ですね！

書名：入門 Python 3

出版社：オライリージャパン (2015/12/1)

ページ数：600

入門 Python 3

初心者へのオススメ度：★★★★★

中級者へのオススメ度：★★★★

GitHub Repo：https://github.com/madscheme/introducing-python

川島の即買指数：★★★★

川島の説明と感想：

入門と言って、初級なイメージしがちですが、内容はなかなかしっかりしています。Pythonの基礎のことももちろん、しっかり構成に入っています。

それ以外、高度な、ウェブプログラミングの概念や技法も充実しています。

例えば、第６章はオブジェクト指向、クラスの概念、第９章の高度な、ウェブプログラミング（Flask, Bottleの紹介もあります）第１１章の並列処理、Pythonのネットワークのプログラミングも充実した内容が用意されています。

初心者にとって、十分すぎるぐらいのボリュームになっています。

しかもPython3がターゲットにしていますので、これからのPythonエコシステムに飛び込みするときの必携の一冊でしょう！

翻訳者がこれから紹介する「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」の著者斎藤さんでもありますので、変な日本語の翻訳になっている心配もありません。

書名：Fluent Python ―Pythonicな思考とコーディング手法

出版社：オライリージャパン (2017/10/7)

ページ数：832

Fluent Python ―Pythonicな思考とコーディング手法

初心者へのオススメ度：★★★★★

中級者へのオススメ度：★★★★★

川島の即買指数：★★★★★

GitHub Repo：https://github.com/fluentpython

川島の説明と感想：

流暢なPython！

「鈍器」という言葉に相応しい一冊です。笑

832ページもあって、基礎より、やや高度な知識になります。Pythonでこんなことができるんだという驚きの発見がいっぱいできる一冊です。

例えば、１７章のfuturesを使った並列処理と１８章のasyncioによる並列処理が相当凝った内容になっています。

また、オブジェクト指向についても、第８章、第９章、第１１章、第１２章のように、相当なボリュームを割いて丁寧に解説しています。

上の「入門 Python 3」が入門書、基礎を紹介する本だとしたら、この本はさらに、レベルアップする内容に該当します。

初心者にとってはやや重たい内容かもしれませんが、良書であることは間違い無いです。

初心者レベルに満足できないもっと刺激が欲しいあなたは、今すぐこの本を購入せよ！笑

ボリューム満点なので、数日、数週間で読み終わるなんて思わないで、年単位で、じっくり理解して、内容を身に付けましょう！

書名：Python計算機科学新教本 ―新定番問題を解決する探索アルゴリズム、k平均法、ニューラルネットワーク

出版社：オライリージャパン (2019/6/26)

ページ数：280

Python計算機科学新教本 ―新定番問題を解決する探索アルゴリズム、k平均法、ニューラルネットワーク

初心者へのオススメ度：★★★

中級者へのオススメ度：★★★★

GitHub Repo： https://github.com/davecom/ClassicComputerScienceProblemsInPython

川島の即買指数：★★★★

川島の説明と感想：

比較的に、新しい、内容は280ページの適量です！

この本は、Python言語の基礎や使い方の紹介などではありません。Pythonの知識は前提として必要です。

いわゆるアルゴリズムの本です。ただしこれはPythonで書いたバージョンです。本書の著者が、「Classic Computer Science Problems in Swift」を書いた方でもあります。

アルゴリズに興味がある人は、この一冊を買わないわけには行きません。
あと、プログラミングの教養としても、必須の一冊と言ってもいいでしょう。

探索問題、グラフ問題、遺伝的アルゴリズムから、機械学習ニューラルネットワークまで、たくさんの例題があります。アルゴリズムがメインテーマなので、ニューラルネットワークへの説明は少ないですが、それでもしっかりとした内容です。

以上、Python言語関連の３冊でした。Python言語、Pythonプログラミングの入門書がたくさんありますが、簡単すぎる本も結構多いので、上の３冊は、割としっかりとした構成なので、買って損はないと思います。

機械学習、深層学習の長い旅を始めたい人は、自分のレベルに合わせて、下記の順番で読むと良いかもしれません。

第一段階（13冊）

これから機械学習、深層学習の参考書を紹介して行きます。

まず初心者の第一段階から行きます。