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【初心者から上級者まで】機械学習関連本のおすすめランキング

【初心者から上級者まで】機械学習関連本のおすすめランキング

AI(人工知能)やディープラーニングと関連する、近年流行りの機械学習について学ぶ機会が多くなりましたよね。最近ではWebサイトやセミナー、勉強会、会社の講習会など学ぶ機会はさまざまですが、機械学習関連本で勉強する人が増えました。

機械学習を本で勉強するメリットは、

  • 勉強すべき内容が体系的にまとまっている
  • 情報が正確である可能性が高い
  • さまざまな種類の本があるので自分に合うものを選びやすい

点があります。もちろんお金がかかったり、質問したいときは質問できる場所を探す手間はかかったりしますが、機械学習を学ぶときはまず本で勉強するのが確実です。

だけどどれがおすすめで、どのような本を読んだらいいのかわからない・・・なんて悩みを抱えている人も少なくありません。そこで今回は、初心者から上級者まで幅広い人におすすめしたい機械学習本をランキング形式で解説しましょう。まずは、機械学習のプログラムを組むにあたってどのような知識が必要かをお伝えします。

機械学習をやるのに必要な知識

プログラミングのイメージ
機械学習をやるにはいくつか必要な知識があるため、機械学習本などで勉強する必要があります。必要とされる知識は大きくわけて次の3つ。

プログラミング

プログラミングは機械学習の中身はプログラミングにより作られるため、機械学習をやるに当たって基礎的な知識となります。機械学習で何かしたい!という人にとって、本などで最初に押さえておきたい知識かもしれません。

プログラミング言語にはさまざまなものがありますが、機械学習では多くの場合Pythonという言語が用いられています。Pythonは文法がわかりやすく、初心者が書いても熟練者が書いても似たようなコードとなることが特徴で、機械学習を初めてやる人でも、本で十分勉強できるでしょう。

数学

機械学習の中身を作るのはプログラミングですが、前提知識として数学の知識が必要となります。なぜかというと、数学を使って持っているデータをどのように分析するのか、目的を達成するにはどのような処理が必要なのか、などの理論構築をするためです。ありとあらゆる分野を勉強する必要があるわけではなく、微分積分、線形代数、確率・統計が主な範囲になるので、機械学習本でしっかり勉強しましょう。

※数学の重要性がわかる記事はこちら

機械学習の概要やアルゴリズム

機械学習のアルゴリズムをゼロから作り上げるというのは非常に難しいですよね。このためすでに先人たちがどのような技術を確立させているのか、どのようなアルゴリズム(プログラミングの手法)を使っているのか知っておくことがとても大切です。まずは、幅広く使われている技術やアルゴリズムを機械学習本で体系的に学ぶのが望ましいでしょう。

※アルゴリズムの説明はこちら

続いて、おすすめの機械学習本ベスト5を紹介します。

機械学習本おすすめランキング第5位:人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの(角川EPUB選書)

人工知能のイメージ
「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」はプログラミングや数学、アルゴリズムなどの知識を入れる前、すなわち機械学習の勉強を始めるに当たって読んでおきたい本です。この本では機械学習やAI(人工知能)、ディープラーニングの歴史、そして現在の潮流を解説した本で、社会の中で機械学習やAI(人工知能)、ディープラーニングがどのような位置づけにあるのか、どのような存在なのかを把握するのに役立つでしょう。

「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」を読み、加えて最近の機械学習事情を押さえたサイトやニュースから知識を得れば機械学習の勉強のスタートラインに立つことができます。本を読むことによって、目的意識・問題意識も持ちやすくなるので機械学習本から効率的に知識を吸収できるでしょう。エンジニア志望の人だけでなく、経営者になりたい人も読んで損はしません。

機械学習本おすすめランキング第4位:機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで(オーム社)

知識のイメージ
機械学習本では、いきなり専門的な話題から入ることの多いですよね。そんな中で「機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで」は珍しい入門書となっていることが特徴です。

「機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで」は機械学習の初心者から中級者向けの機械学習本で、機械学習のいろはと概要が載っています。この本は機械学習にまったく触れてこなかった人にもわかりやすく解説があり、機械学習分野では一般的な用語や表現が意味するところをていねいに説明してくれる一冊です。とくに機械学習の概要を掴むのに優れ、より高レベルの機械学習本に進むには欠かせない本に違いありません。

「機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで」の形式は対話形式になって、頭にすっと入ってきやすい構成です。数式やコードが少なく、例えも多いのでプログラミングや数学の苦手意識がぬぐえない人が最初に手に取り、機械学習のアルゴリズムの知識を付けるのにうってつけです。

機械学習本おすすめランキング第3位:人工知能プログラミングのための数学がわかる本(KADOKAWA)

数学のイメージ
「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」はその名の通りAI(人工知能)や機械学習に必要となる数学を解説した本です。一からおさらいができ、微分、線形代数、確率・統計といったAI(人工知能)や機械学習に必要な分野に特化しているため、初心者や中級者が読んで勉強するにはおすすめの機械学習本でしょう。

とくに数学が苦手な人や数学を忘れてしまった人が「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」を読むことで、他の機械学習本に出てくる数式にもすんなり馴染むことができ、より専門的な本を読む力がつくに違いありません。

「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」は前半部分が数学の基本の解説で、後半部分でPythonのコードを動かしてよりAI(人工知能)や機械学習に近い形で理解を深める、という構成です。アルゴリズムの理解にもつながるように書かれており、これ一冊で数学からアルゴリズムの基礎まであらゆる知識を得られるでしょう。例題や演習問題もついており、手を動かすことでただ単に読む以上に知識の定着がしやすいです。

機械学習本おすすめランキング第2位:[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践(インプレス)

ネットワークのイメージ
「[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」は機械学習についての理論や数学的背景とPythonによるプログラミング方法を網羅的に解説した機械学習本です。過不足なく数式やコードが載っており、まさに基礎固め(理論)にも開発への応用(実践)にも役立つ一冊となっています。

対象となるのはPythonやそのライブラリ(便利なプログラムを集めたもの)、数学の基礎の理解ができているエンジニアや研究者で、上級者向けの機械学習本でしょう。

また、この本では機械学習の世界で現在よく用いられるニューラルネットワーク(人の脳を模したアルゴリズム)についての解説もあります。そのボリュームは充実しており、機械学習で使われるライブラリであるTensorFlowや、ニューラルネットワークの一種であり頻繁に使われる畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークについて、それぞれ一章丸々解説しているので、とても丁寧に学ぶことができますよね。

機械学習本おすすめランキング第1位: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(オライリージャパン)

勉強のイメージ
「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」は機械学習の一種であるディープラーニングについて解説した入門書で、初心者から上級者まで幅広く活用することができる機械学習本です。この本では、プログラミングの基礎からニューラルネットワーク、ディープラーニングまで一通り学べるのでとても効率がよく勉強できるはず。

また、この本では外部のライブラリに頼ることなく、文字通りゼロから作っていくことでディープラーニングに対する知識がより深まると考えて書かれました。Pythonの入門から始まるので、Pythonについてまだ勉強途中であったり、勉強したてで少々不安な部分があったりする人でも取り組みやすいですよね。

さらに順を追ってニューラルネットワークの基本単位であるパーセプトロン、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、ディープラーニングと解説がなされ、最後まで勉強できるような設計になっているので投げ出すことなく学ぶことができるでしょう

機械学習の本を選ぶときに、知っておきたい点

知識のイメージ
機械学習本を選ぶときにもっとも頭に入れておきたいのが、想定読者の知識レベルが本によってさまざまであることです。初心者向けに書かれているのか、上級者でないとついていくのは厳しいのか、初心者から上級者まで活用できるような作りになっているのか、本によって千差万別になっています。

自分のレベルと合わない機械学習本を買ってしまうと、本棚の肥やしにしかならないという悲劇を生むので、ネットの情報を事細かに集めたり、実際に内容を見てみたり、入念な下調べをしたうえで購入しましょう。

また、購入しようとしている機械学習本が最新の版か(あるいは自分が求めている版なのか)確認が必要です。例えば第2位「[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」では第1版と第2版とではニューラルネットワークの内容に大きな違いがあり、勉強できる内容が変わってきます。古い版でも内容がほとんど変わらない場合もありますが、なるべく最新の版(目的の版)を購入しましょう。

他にも、一口に機械学習本といっても、どのような目的で書かれているのか本によって大きく異なります。プログラミングに焦点を当てているのか、数学に焦点を当てているのか、理論や概要に焦点を当てているのか、目的は様々です。このため自分がなぜ機械学習本を使おうと思っているのか、どのような知識を手に入れたいのかはっきりさせてから選びましょう。

まとめ
さて、今回は機械学習を勉強するに当たって初心者から上級者までおすすめしたい機械学習本をランキング形式でお伝えしました。いずれの本も自信をもって良著だとおすすめできるもので、読んでみて損はしないはず。今回ランキング形式で紹介した本は次の5冊です。

  • 【第5位】人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの(角川EPUB選書):社会の中の機械学習を理解するための機械学習本
  • 【第4位】機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで(オーム社):機械学習の概要を掴み、次のステップに進むに当たって役立つ
  • 【第3位】人工知能プログラミングのための数学がわかる本(KADOKAWA):機械学習の数学についてわかりやすい解説が欲しい方向け
  • 【第2位】[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践(インプレス):理論や数学的背景から学びたい上級者向け
  • 【第1位】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(オライリージャパン):機械学習のうちでもディープラーニングについて深く学びたい人向け

機械学習本を購入する際に忘れてはならないのが、自分の知識レベルや版、目的に注意が必要なこと。お金や時間をどぶに捨てないよう適切に機械学習本を選び、機械学習の勉強をさらに進めましょう。

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