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機械学習入門

【入門】AI・機械学習を学ぶためのおすすめ書籍 12選

本記事では、現役機械学習エンジニアの私が今まで読んできた書籍の中で、これからAI・機械学習の世界へ入門したい方に12つのおすすめ書籍をご紹介します。

参考として「初級・中級・上級」というカテゴライズに分けて紹介します。

初級レベル

AI・機械学習の可能性について知りたい方向け

まずはAI・機械学習の概要を知っていく必要があります。AI・機械学習では何ができて何ができないのか、今後の可能性などに着目してみると良いと思います。

ちなみに「AI vs. 教科書が読めない子どもたち」には人によっては結構ショッキング内容が書かれています。AIできなくて、人間にしかできないことはなんなのか、多岐にわたる分野の観点からAI、そして人間の可能性について説明しています。

AI・機械学習のキャリアパスを気付きたい方向け

「AI・機械学習関連の職に就きたいけど、自分になれるの?」そんなあなたにオススメな二つの書籍です。

何もAI・機械学習関連の職はエンジニアだけではありません。

データサイエンティストや、企画者などがいたりします。実際にどのような努力をしていけばというところまで筆者の実体験を絡めながら書かれているので、そこも含めてオススメの書籍です。

機械学習の具体的な仕組みをより詳細に理解したい方向け

今主流に使われている機械学習の手法を網羅的に学習したい形にオススメの書籍です。機械学習に必要な機械学習アルゴリズムの理論と統計の基礎などを学ぶことができます。

機械学習アルゴリズムはRNNやLSTM、GANなど今主流となっている手法を学ぶことが可能です。

まずは手を動かして学びたい形向け

教師あり学習の方法を中心に、機械学習実装の流れを一通り学ぶことが可能です。機械学習を行う際に必須となってくるスクレイピングや前処理の方法なども載っています。内容は非常に簡単な内容になってますので、初学者の形に大変オススメです。

Pythonを使って教師ありデータ活用した機械学習を勉強できます。また、一見難しそうに感じてしまう「数式」を参考にして、プログラミングする方法についても理解できる良書です。

みんな大好きスッキリシリーズの機械学習版です。非常にわかりやすい図解をベースに解説してくれます。またサンプルコードも提供しており、入門といえど網羅性の非常に高い書籍です。

機械学習を理解するための数学を復習したい方向け

機械学習を勉強しているとたまに数式の理解が求められるタイミングがきます。主に機械学習アルゴリズムを理論で理解するときですね。そういった時に数学を改めて勉強したのですが、その際にとってもお世話になった本です。会話形式で進んでいくので、内容がスッと頭に入ってきてオススメです。

中級レベル

機械学習アルゴリズムの理論と実装を網羅したい方向け

間違いなくダントツでオススメできる本です。中級レベルでオススメする書籍はこちら一択です。

内容が分かりやすくかつ、非常に網羅性が高いです。Pythonで機械学習アルゴリズムの理論と実装を網羅したいならこれ買ってください。

初学者の形には少々難しい内容になるのである程度勉強してからの方がオススメです

特徴量エンジニアリングは、機械学習で精度の良いモデルを生成する上で非常に重要なテクニックです。

どのようにして学習データにふさわしいデータ項目を生成し、厳選していくのか、トレーニングしたモデルをどのような観点で評価するべきなのかを学ぶことができます。

上級

ディープラーニングを学びたい形向け

機械学習アルゴリズムをある程度勉強していくと、ディープラーニングをもっと勉強したいですね。

この辺は機械学習である程度勉強していないと内容の理解が難しくなります。なので初級、中級レベルまで勉強してから今回の書籍で勉強するのがオススメです。

僕はいきなりこの書籍で勉強して挫折しました。笑

内容自体はとっても良いので、あとは内容を理解するための前提知識を得てからみることをオススメします。

ディープラーニングってなんだか難しそうでとっつきにくいという方はこちらの書籍をおすすめします。

いままで難しいと感じていた概念や仕組みをわかりやすく別の表現に置き換えて説明してくれます。

サンプルコードもすぐに実行できるものが掲載されているため、手を動かして理解の定着を深めることができるでしょう。

まとめ

わたしの場合いきなり難しい書籍で勉強したため挫折してしまいました。。。

今回はそういったことが起こらないよう今回はあえてレベル別に書籍を紹介してみました。

参考いただけたら幸いです。