機械学習/ディープラーニングを学ぶためにおすすめの本/書籍7選
今回は機械学習に関するおすすめの本/書籍を7冊紹介していきます。
機械学習/ディープラーニングに必要なこと
機械学習に必要な要素やスキルは多岐にわたります。
数学の基礎
プログラミングスキル
データの取り扱い
機械学習アルゴリズムの理解
モデルの評価と改善
深層学習（ディープラーニング）
実践的なプロジェクト経験
ドメイン知識
クラウドコンピューティング
これらの要素を理解し、実践していくことで、機械学習のスキルを効果的に身につけ、応用する力が養われます。
機械学習/ディープラーニングのおすすめの本/書籍7選
スッキリわかるPythonによる機械学習入門
スッキリわかるPythonによる機械学習入門はPythonを使って機械学習の基本を学びたい初心者向けの入門書です。著者は、機械学習の基本的な概念や理論をわかりやすく解説し、初心者でも理解しやすいように、難解な数式や理論を平易な言葉で説明しています。この本は、機械学習に興味があるが、どこから始めたらよいかわからない人や、プログラミングの経験が浅い人にも適した一冊です。
複雑な理論や数式が多い機械学習を、平易な言葉と図解でわかりやすく解説しているため、初めて機械学習を学ぶ人にとって非常に理解しやすい構成になっています。プログラミング初心者でも無理なく学べるよう配慮されています。
例題や演習が豊富に含まれており、読者が自分のペースで学習を進められるようになっています。これにより、単に理論を理解するだけでなく、実際に手を動かして学ぶことで、理解が深まります。
スッキリシリーズはハズレがないね。
本当にわかりやすい。
小難しい数学の話や複雑なアルゴリズムを省いているので、初学者に優しい。あと教える順番も良い。いきなり前処理全パターンを記載するようなことはなく、少しずつ教えてくれるからついていきやすい。良書だと思う。
Python機械学習プログラミング
Python機械学習プログラミングはPythonを用いて機械学習の理論と実践を学ぶための包括的なガイドブックです。著者は、機械学習の基礎から応用までを網羅し、Pythonを使って実際に機械学習アルゴリズムを実装しながら学べるように構成しています。特に、実務での応用を念頭に置いた内容が多く、機械学習エンジニアやデータサイエンティストを目指す読者にとって、実践的なスキルを身につけるための最適な一冊です。
機械学習の基礎から応用までを網羅しており、理論だけでなく、Pythonによる実装を通じて実践的なスキルを身につけられる内容が魅力です。特に、データ前処理やモデル評価など、実務に直結する内容が多く含まれています。
PyQでざっとpythonと数式を使わない程度の機械学習に触れてから読みました。
数式は理解できたとは言い難いのですが、Githubから取得したサンプルコードを動かしながら読み進めています。「なぜこうするのか」が大変わかりやすく説明されていてありがたいです。
そして…scikit-learn凄い！！
機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書
機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書は機械学習とディープラーニングの基礎から応用までを包括的に学べる一冊です。著者は、これから機械学習やディープラーニングを学びたいと考えている初心者を対象に、難解な理論をわかりやすく解説し、実際に手を動かして学べる内容を提供しています。この本は、プログラミングの経験が浅い人でも理解できるように、理論の背景や実践的な技術を丁寧に説明しており、機械学習の全体像を掴むのに適しています。
複雑な機械学習やディープラーニングの理論を、初心者にも理解しやすいように噛み砕いて解説しています。図解や具体的な例が豊富で、初学者でもつまずくことなく読み進めることができます。
理論だけでなく、Pythonを用いた実践的な演習が豊富に含まれているため、読者は手を動かしながら学ぶことができます。これにより、学んだ知識をすぐに応用する力が身につきます。
図解が多くわかりやすいです。
数式やソースコードは出てきません。多変量解析や機械学習のアルゴリズムをざっくりと理解するのに適しています。
多変量解析の入門書に手を出して数式がさっぱりわからず詰まっていましたが、この本のおかげで他の本も読み進められるようになりました。
初学者の方はまずはこの本を読んでアルゴリズムの概要や用途を知るところから始めると良いと思います。
見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑
見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑は機械学習アルゴリズムの理解を深めるための視覚的かつ実践的なガイドブックです。著者は、機械学習に興味を持つ初心者から中級者を対象に、複雑なアルゴリズムをわかりやすい図解と実践的な例を通じて解説しています。この本は、機械学習の基本的なアルゴリズムを視覚的に理解し、実際に手を動かして試すことで、理論と実践の両方をバランスよく学べる内容となっています。
複雑なアルゴリズムの仕組みを視覚的に説明しているため、初心者でも直感的に理解しやすい構成になっています。図解が豊富で、アルゴリズムの動作原理を頭の中でイメージしやすくなっています。
各アルゴリズムの理論を学んだ後に、Pythonで実際に実装し試すことができるため、理論と実践がバランスよく学べます。これにより、読者は学んだことをすぐに実務に応用する力を身につけることができます。
機械学習への入門として、アルゴリズムの全体像を掴むのに良い書籍だと思います。
この本を読みながら、アルゴリズムの詳細は他の書籍やネット情報で調べていくと理解が進むと思います。
流行りの勾配ブースティングやディープラーニングは載っていないので、別の書籍をあたった方が良いですが、そういったものに進む前の基礎的な知見を得るのに良いのではないでしょうか。
AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン
AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターンは機械学習モデルを開発するだけでなく、それを実際のシステムに統合し、運用するための設計パターンを学べる一冊です。著者は、AIエンジニアが直面するさまざまな課題に対して、実践的な解決策を提供し、機械学習システムの設計、デプロイメント、運用までのプロセスを体系的に解説しています。この本は、単に機械学習の理論を学ぶだけでなく、実務で役立つスキルを身につけたいエンジニア向けに書かれています。
この本は理論よりも実践に重点を置いており、機械学習モデルを実際にシステムに統合して運用する際に役立つ具体的な手法や設計パターンが豊富に紹介されています。実務経験のあるエンジニアにとって、非常に有益な内容です。
データの前処理からモデルのデプロイメント、運用、さらにはセキュリティまで、機械学習システムに関連する広範なトピックを網羅しており、システム全体を理解するのに役立ちます。これにより、単なるモデル開発にとどまらない、全体的な視点が養われます。
機械学習をビジネスで実践的に使うためのシステム開発や評価方法について詳細に書いてある本。実践的なノウハウが盛りだくさんです。画像認識でたびたび登場する著者の飼い猫がかわいいです。
エンジニアなら知っておきたいAIのキホン
エンジニアなら知っておきたいAIのキホンはAI（人工知能）の基礎を学びたいエンジニア向けに書かれた入門書です。著者は、AI技術に対する理解を深め、実際の開発や応用に役立てたいエンジニアを対象に、AIの基本概念から主要なアルゴリズム、応用例までを幅広く解説しています。特に、AIの理論だけでなく、実際のシステムにAIを組み込む際に知っておくべき知識や、最新のAI技術動向についても触れており、実務に直結する内容が盛り込まれています。
AIに関する難解な理論を噛み砕いて解説しているため、AIに馴染みのないエンジニアでも理解しやすい内容になっています。基礎からしっかり学べる構成で、AIの全体像をつかむのに役立ちます。
AI技術の最新動向やトレンドに関する情報も含まれているため、現在のAI技術がどのように進化しているかを把握できます。これにより、今後のキャリアに役立つ知識を得ることができます。
独学で機械学習、深層学習（CNN,RNN）などを勉強した経験があります。他の書籍やネット情報の説明では難しくて理解できなかった部分があっさり理解できました。
イメージしずらい部分を簡潔に説明しています。本の著者と麻里ちゃんは凄いですね。
AIをゼロから学ぶ本ではないですが、壁に当たった時のため絶対持ってたほうがいいです。
機械学習エンジニアになりたい人のための本
機械学習エンジニアになりたい人のための本はこれから機械学習エンジニアを目指す人々に向けて、必要なスキルセットや学習方法、キャリアパスを具体的に示す一冊です。著者は、機械学習の理論や実践的な技術だけでなく、エンジニアとしてのキャリア構築や業界のトレンド、必要なツールやリソースの活用方法についても詳しく解説しています。この本は、機械学習に興味があるがどこから始めたらよいかわからない初心者から、次のステップに進みたい中級者まで、幅広い読者に対応しています。
機械学習エンジニアになるために必要な知識やスキルが、基礎から実践まで網羅されており、読者は一冊で全体像を把握できるようになっています。理論だけでなく、実際のキャリア構築に役立つ情報が豊富に含まれています。
技術的な内容に加えて、キャリア形成に関するアドバイスが豊富で、特に機械学習エンジニアとしてのキャリアパスを具体的に考えている人にとって、有用な情報が提供されています。
修士卒で機械学習エンジニアとして内定をもらったものの、今後のキャリアがどうなるかあまりイメージできていなかったので、関連書籍を漁っていました。
本来ならば就活前に読むべきものですが、不足している点、やるべきこと、目指すべき先、などが明瞭になり、今後のスキルアップのモチベーションになりました。
現時点で4年前の書籍なので、この分野で考えるとそこそこ経ってはいますが、基本的は部分はまったく変わっていないので、問題なく参考にできます。
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機械学習/ディープラーニングについて動画で学ぶ
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