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Pythonではじめる機械学習が勉強できる良本まとめ【2020年版】

Pythonではじめる機械学習が勉強できる良本まとめ【2020年版】

最近では検索サービスや自動運転など私たちの生活にAI(人工知能)が当たり前に登場するようになってきましたよね。そのため、それを支えるAI(人工知能)やAI(人工知能)のひとつである機械学習などを作ってみたいという方もいるでしょう。ですから本などで学ぼうとしますが、具体的にどの本で学ぶのがよいのかはわかりにくいものです。

ですから、今回はそんなAI(人工知能)の機械学習に興味を持っている人に、Pythonで機械学習が勉強できる良本を紹介していきます。

実際に本で機械学習を学んでいく際はさまざまなものを参考にした方が良いでしょう。これは機械学習を行っていく過程で機械学習そのものの知識だけでなく、利用する言語の知識や数学の知識。また、実装を行う場合に必要な知識があるから。

ですから機械学習とPythonで機械学習するメリットを説明した上で、今述べたような機械学習におすすめの本をそれぞれ紹介していきます。そして最後には機械学習を学ぶ時に大切なことと機械学習を本以外で学ぶ方法もお伝えしましょう。

ぜひ、話題のAI(人工知能)の機械学習を本で学び、みなさんの将来や仕事に役立ててください。

機械学習ってなに

機械学習のイメージ

それでは、「機械学習」自体がどのようなものであるのかを簡単に説明していきます。

こちらは機械に反復学習をさせることによって、機械が物事を処理できるようにしていく技術です。具体的には大量のデータから特徴をみつけ出し、それにあてはまるように未知のデータでも処理を行えるようにすること。
代表的な画像認識で説明していくとまず識別したいものが写っている大量の画像データを用意します。例えば、犬や猫の画像を判別するようにしたい場合にはそれらの画像を用意する。そして、それを機械に適切な方法で学習させていきます。

なお、この際には以下のような学習方法が採用されることが多いです。

  1. 教師あり学習
  2. 教師なし学習
「教師あり学習」が正解のデータを参照しながら学習を行っていくものであり、「教師なし学習」が正解のデータなしで学習を行い処理能力を得ようとする方法です。

ちなみに有名なGoogle社の猫の画像を認識するAI(人工知能)は後者で行われ、正解のデータがなくてもデータを大量に用意すれば機械に学習が可能であることを証明しました。

あとは精度を高めていくためによりデータを与えて学習させたり、必要に応じて手を入れていくことで処理能力を上げていきます。これによって、機械は犬や猫を判別できる能力を手に入れることができるのです。

こちらは画像認識での機械学習のお話しでしたが、機械学習には用途によって適切な学習方法を選択していくため他の学習方法も利用されます。

数年前になりますがAI(人工知能)が囲碁のチャンピオンに勝ったことが話題になりましたよね。実はそのようなゲームなどの機械学習には強化学習が用いられることが多いです。

こちらは機械の出力結果に報酬を与えることで、より高い処理能力を獲得させようとするもの。一般的に囲碁や将棋のようなゲームでは定石というものがあり、これを踏まえた上で戦略が立てられます。そのため、定石外の手に関しては悪手として検討されないことが普通です。

しかし、この強化学習ではそのようなものが一切ない状態で棋譜データを機械に学習させていくため、まったく定石から外れていても学習結果から効果的であるのなら取り入れていきます。これにより定石外の人間には考えつかないような妙手を打つことが可能になり、世界チャンピオンを撃破するまでになったのです。

以上のように、機械学習とは機械に反復学習をさせることによって、機械が物事を処理できるようにしていく技術であり、現在では時に人間を超えるような精度の高さを機械に持たせることが可能になっています。したがって、私たちの生活などで広く利用されるようになってきたのです。

これを踏まえて以下ではそんな機械学習をプログラミング言語「Python」で行うメリットについて説明していきましょう。

Pythonで機械学習するメリット

キーボードのイメージ

最初にプログラミング言語「Python」の紹介をしていきます。

1991年にオランダ人のプログラマーによって開発された比較的新しい言語。なお、オープンソースであるのでお金などかからずに利用が可能です。そのため、AI(人工知能)や機械学習以外にも広く普及しているプログラミング言語でもあります。そんなPythonですが現在ではAI(人工知能)や機械学習では定番となっている言語なのです。

これには以下の2つの理由によります。

初心者でもわかりやすい

まず、Pythonは初心者でもわかりやすい言語です。これは基本的な文法などがシンプルであるため、プログラミング言語に慣れていない人でも理解がしやすいから。

そのため、まったくの素人や機械学習に関する知識を持っているがプログラミングに関しては知識のないような人でもわかりやすくなっています。

ですから、これから機械学習を学んでいきたいのならPythonがおすすめです。

ライブラリなどが豊富である

次に、Pythonはライブラリなどが豊富であるメリットもあります。
ちなみにこのライブラリとは有用なプログラミング集のこと。説明すると機械学習を行っていく過程ではさまざまな処理を行っていきますが、その都度新しくプログラミングしていくことは専門家でも面倒。

それでは、どうするのかといえば有用なプログラミング集であるライブラリを利用していきます。こうすれば時間と手間を省くことで効率的に機械学習を行っていけるのです。

そして、このPythonでは非常に有効なライブラリがたくさんあるので、機械学習をより効率的に進めていけます。したがって、今では機械学習などではこちらが定番となっているのです。

以上がPythonで機械学習するメリット。

おわかりのようにこれから機械学習を学んでいくのならPythonがおすすめです。ただし、それには必要な知識がいくつかあります。

ですので、次の章から必要な知識が得られるおすすめの本を紹介していきましょう。すでに知識のある人もない人もよろしければ参考にしてください。

機械学習の基礎が勉強できるおすすめ本3選

本のイメージ

機械学習を行っていくには機械学習の基礎についても理解しておく必要があります。そこで初心者にもわかりやすい書籍を以下の3つ紹介していきましょう。

60分でわかる! 機械学習&ディープラーニング 超入門

まず、「60分でわかる! 機械学習&ディープラーニング 超入門」は、機械学習のおおよその内容を理解するのに役立ちます。

基礎的な内容はもちろんのこと、最新の内容までが網羅されているのでわかりやすく基礎を学んでいけるでしょう。

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

次に、「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、機械学習の手法であるディープラーニングによってどのような変化がもたらされたのか。また、今後どのように世の中が動いていくのかを解説している本です。

AI(人工知能)、機械学習についての全体像を掴みたいのなら読んでみてはどうでしょうか。

深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト

最後に、「深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト」は、日本ディープラーニング協会が開催している資格のテキスト。こちらではAI(人工知能)、機械学習、ディープライニングについて学んでいける内容となっています。

ですから、機械学習の基礎的な内容を押さえたいのならうってつけの本といえるでしょう。

以上が機械学習の基礎が勉強できるおすすめ本についてです。これらを読んでぜひ機械学習の基礎についてしっかりと理解してください。その上で次のPythonを勉強する上でおすすめの本を読んでみましょう。

Pythonを勉強しよう!おすすめ本3選

勉強するイメージ

機械学習をPythonで行っていくにはPythonを勉強する必要があります。ここでは、わかりやすい書籍を以下の3つ紹介していきましょう。

いちばんやさしい Python入門教室

まず、「いちばんやさしい Python入門教室」はプログラミング初心者にとりあえず読んで頂きたい本です。プログラムとは何であるのかという初歩の内容からPythonのインストールの仕方や文法。実際に簡単なプログラミングなども行いながら学んでいける一冊。

みんなのPython 第4版

次に、「みんなのPython 第4版」はAnacondaというアプリを使いながらPythonを学んでいる本です。Pythonにおける基礎はもちろんのこと、応用などもしっかりと解説されているので初心者以外にもおすすめ。本としての難易度は上と比べてみると上がっています。

入門 Python 3

「入門 Python 3」は、機械学習関連の本を多く出版しているオライリーから発行されている本です。Pythonの基礎から応用などを細かく網羅しているので、初心者だけでなく上級者にもおすすめ。

ただし、多少難解な部分もあるので、ある程度Pythonの理解が進んでから読むのがよいでしょう。

以上がPythonを勉強する上でおすすめの本3つになります。一度これらの本を手に取ってPythonを勉強してみてください。なお、Pythonで機械学習をしていくには数学の知識も必要となります。そこで、次の章では機械学習のための数学が勉強できるおすすめ本を紹介していきましょう。

機械学習のための数学が勉強できるおすすめ本3選

数学のイメージ

機械学習のためには数学はおおよそ高校〜大学までの微積分や線形代数、確率統計などを理解しなくてはなりません。以下ではこれを踏まえて機械学習のための数学が勉強できる本を3つ紹介していきます。

人工知能プログラミングのための数学がわかる本

「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」は高校数学からの内容を中学生レベルから振り返り、説明している機械学習のための数学本です。

微分、線形代数、確立統計、機械学習のアルゴリズムなどを学べます。数学に関しては自信がないのならこちらから始めてはどうでしょうか。

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん

次に、「やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん」をご紹介しましょう。

この本は会話形式で機械学習に必要な数学とプログラミングを学んでいける本です。数学に関しては高校レベルから説明を行っているので、こちらも上と同様に数学に自信がない人や復習したい人に向いています。

最短コースでわかる ディープラーニングの数学

最後に「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」。この本は、機械学習に必要な数学とディープラーニングに必要な数学知識が学べる本です。内容として高校レベル以上となっており、応用として機械学習のアルゴリズムなどを説明。

こちらに関しては機械学習のどこに、どの数学が関係しているのかをマップとしてみれるので、より機械学習を意識しながら勉強ができるでしょう。

以上が機械学習のための数学が勉強できる本になります。

補足として数学のなかでも特定の分野、例えば線形代数などが苦手である場合にはマセマのキャンパスシリーズなどを利用した学習もおすすめです。以下では機械学習のための本の紹介として最後に、機械学習を実装するためのおすすめ本を紹介していきます。

ぜひ、機械学習の実装についてもしっかりと学び、Pythonで機械学習を行ってみましょう。

機械学習を実装するためのおすすめ本3選

実装するイメージ

機械学習を行って何らかの機能を機械に持たせるためには実装を行う必要があります。ちなみにこの実装とはプログラミングを行い、さまざまな機能を搭載して利用できるようにすること。

ここではそんな機械学習を実装するためのおすすめ本を以下の3つ紹介していきます。

機械学習のエッセンス

「機械学習のエッセンス」をまずはご紹介しましょう。

この本は機械学習についての理解を深めると同時に、Pythonで機械学習のアルゴリズムを実装していく内容です。そのため、Pythonや機械学習、その実装をしっかりと学んでいけるので初心者から上級者にもおすすめ。

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、機械学習やPythonでのコーディングなどを説明して、Pythonのライブラリであるscikit‐learnやTensorFlowなどを使って実装を行っています。

実践的な内容となっており、体験しながらPythonでの機械学習の実装を行える本です。

ゼロから作るディープラーニング

最後に、「ゼロから作るディープラーニング」は、オライリーから発行されている本で、Pythonでディープラーニングの実装をおこなうというもの。

こちらも上と同様に理論的な説明と実践的な内容で学習を進めていく内容となっています。機械学習と併せてディープラーニングにも興味があるのならこちらをどうぞ。

以上が機械学習を実装するためのおすすめ本になります。

これで機械学習の本の紹介は終わりになりますが、良ければ一度手に取ってみてください。きっとみなさんの機械学習の理解に役立ちます。

次の章ではみなさんが機械学習を学ぶ時に大切にしてほしいポイントについてお伝えしてきます。

機械学習を学ぶ時に大切なこと

学ぶイメージ

これまで機械学習を本で学んでいくためにいろいろと紹介を行ってきました。もちろん紹介した本は機械学習の理解に役立ちますが、それに加えて以下の2点の大切なポイントについてもみなさんには理解してほしいです。

独学にこだわらないようにする

機械学習は本で学んでいくことも有効ですが、それ以外にも勉強会に参加する方法などがあります。ですから、ある程度独学を行って基礎的な知識を得られたのなら、みなさんの理解にあったコミュニティで学習を行うのも手です。

ちなみにこちらに関しては事前にどのような内容を勉強するのかがサイトなどに公表されているはずなので、それをしっかりと確認した上で事前学習を行っていくとよいでしょう。

なお、この他機械学習を本以外で学ぶ方法については最後に紹介させていただきます。

どうすればオリジナリティのある機械学習が行えるのか考える

また、どうすればオリジナリティのある機械学習が行えるのかを考えるのも大切。特にこの機械学習を将来の仕事に生かしたいのならこちらはよく考えておくべきです。

やはり他社にはない機械学習を行なえれば、それは大きな強みとなります。

ですから、どうすれば違いを出せるのかを機械学習の理解を深めながら、さまざまな点から情報を収集していくとよいでしょう。

以上が機械学習を学ぶ時に大切な2つのポイントになります。ぜひ、これらを理解しながら機械学習を本などで学んでください。

 

勉強しているイメージ

今回は機械学習の本についてお話しました。それでは最後に、機械学習を本以外で学ぶ方法をお伝えしていきましょう。

先ほども触れましたが機械学習は本だけでなく、勉強会などのコミュニティでも行うことが可能です。

ただし、基本的には事前に機械学習に関する知識が必要となるので、独学を行った上で参加したほうがよいでしょう。こちらの方法についてはネットで検索したり、大学などでも行われていることがあるのでそちらから確認してみてください。

また、最近ではブラウザ上からPythonのプログラミングや機械学習が学べるサイトというものも登場しています。これらの中には基礎的な内容は無料であったり、月額1000円以下での利用が可能なサイトもあります。

手軽に機械学習に関して学びたいのならそのようなサイトもおすすめです。さらに、本格的に学びたい人にはプログラミングや機械学習を学べるスクールに入校するという方法もあります。

こちらの場合にはマンツーマンで学べたり、専門家から機械学習を学べるというメリットがありますが、一方で授業料が高額であることや地方では参加が難しいことも。したがって、懐事情を考えた上で検討する必要があるでしょう。

以上が機械学習を本以外で学ぶ方法についてです。ぜひ、本だけで機械学習を学ぶのではなく、これらの方法も検討してみてください。そうすればより効率的に機械学習を学べるでしょう。

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