記事の内容
機械学習に関する書籍は非常に多く、自分に合った本を選ぶのも最初は一苦労かと思います。
この記事では、機械学習を始めるにあたっての良書と動画教材を紹介していきたいと思います。
読者の方は、Python自体は、それなりに理解しているという前提で記事を書いています。
概念的な理解
機械学習を仕事にしたい君に
機械学習を仕事にしたいと考えている学生や、転職して機械学習スキルを得たいと思っている現役エンジニアにオススメの本です。
どういうコミュニティがあって、どうやって学習を進めていけばいいかという点も軽く網羅されているが嬉しいですね。
この本は、「Kindle Unlimited」の30日間無料体験で読むのがオススメです ^^
無料体験後も、200万冊以上の本を月額980円で読むことができる、読書好きにはもってこいのプランです。
いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本
ビジネス目線で機械学習に関わりたい人にオススメの本です。
今は、機械学習で何ができるのかといったことについて書かれています^^
体系的に機械学習について学ぶことができる一冊です。
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機械学習エンジニアになりたい人のための本
機械学習について書かれている本です。
機械学習エンジニアになりたい人向けに、仕事内容や必要な知識レベルが書かれています。
機械学習エンジニアなるための勉強法などが書かれているのは嬉しいですね^^
深層学習教科書 ディープラーニング G検定
「ディープラーニング G検定」を受験しない人にもオススメの本です。
人工知能の概論からディープラーニングの基本などを学べます。
ただし、これを読んだからと言って、実装ができるわけではありません。
初心者向け【入門編】
高校数学からはじめるディープラーニング 初歩からわかる人工知能が働くしくみ
人気の本です。
高校数学の知識を前提としながらも、必要な数学を復習しつつ、高校で習わない偏微分に関しては基本から必要な部分を解説して、ディープラーニングを支える数学の知識を学んでいきます。
「ディープラーニングを学びたいけれど、数学の勉強のどこから手を付けていいか分からない」といった方におすすめの一冊です^^
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
機械学習アルゴリズムを図を交えながら一つひとつ解説していく入門書です。
機械学習の難しい話をとっつきやすく解説してくれている良書です^^
Pythonではじめる機械学習
機械学習で使われる手法を網羅的に紹介しています。
例が豊富なのが嬉しいですね^^
数学の知識は、それほどは必要とされていません。
決して簡単ではありませんが、それでも機械学習の入門書として、よく紹介されています。
中級者向け
scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習
scikit‐learnやTensorFlowを使いながら、機械学習のやり方を学んでいきます。
オススメの一冊で、理論と実装を体系立てて身に付けることができます。
ただし、翻訳はイマイチです。。。
Python実践データ分析100本ノック
「Kaggleを始める前に、まだ自信がないし、もう少し基礎的なところを勉強したい」と思っている人にオススメの本です。
逆に、Kaggleをやり込んでいる人にはオススメしません。
Kaggleで勝つデータ分析の技術
機械学習で有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleで、よく使われているテクニックが紹介されています。
Kaggleを始めたい方やデータサイエンティストに向けた本です。
主に初心者から中級者向けの本です。
ゼロから作るDeep Learning
Pythonを使ってゼロからディープラーニングを作ることで、「ディープラーニングの原理」を楽しく学ぶことができます。
ライブラリの使い方などを学ぶことはできませんが、ディープラーニングが裏でどのように動作しているのかを知ることができます。
ニューラルネットワークについて、もっともわかりやすく、そして詳しく説明している本です。
この本を読めば、大ヒットした理由がわかるはずです^^
【徹底的に解説！】人工知能・機械学習エンジニア養成講座（初級編～統計学から数字認識まで～）
動画教材です。
単回帰分析・ロジスティック回帰分析・ニューラルネットワークの学習を通じ、機械学習の考え方を学ぶことができます。
AI・機械学習エンジニアになりたい方にお勧めです。
TensorFlow・Python・Flaskで作る画像判定AIアプリ開発入門
動画教材です。
TensorFlowを使って、画像判定のアプリを作成します。
クローリングして画像データを収集、加工し、画像分類器を作っていきます。
【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座
機械学習のライブラリを使わず、pythonを使ってイチから実装を進めていきます。
そのため、より本質的な理解ができるはずです^^
機械学習の基礎を身につけることができる素晴らしい講義です。
上級者向け
Python 機械学習プログラミング
理論よりというわけではなく、数式とコードが程よい具合で書かれています。
機械学習について網羅的にカバーされています。
パーセプトロンからニューラルネットワークまでの実装を、感情分析、画像認識、言語解析などの様々分野で行っているので、実社会で利用されている機械学習の体系的な理解を得ることができます。
翻訳はイマイチですけど、内容は素晴らしいです^^
直感 Deep Learning
PythonとKerasで、以下の内容について実装していきます。
- 自然言語処理
- 画像識別
- 画像生成
- 音声合成
- テキスト生成
- 強化学習
- AIゲームプレイ
実践的な内容を勉強したい人は、是非、この本を手にとってみて下さい^^
まとめ
対象のユーザーごとに別けて、オススメの書籍と動画を紹介しました。
興味が湧いた方は、本を手にとって勉強を始めましょう^^
Good luck with your engineer life!
▼ 機械学習の前提となる統計の知識を勉強したい人は、この記事を読んで下さい。
▼ 機械学習の前提となる数学の知識を勉強したい人は、この記事を読んで下さい。
