機械学習でおすすめの本【2022年最新】

関連記事の紹介

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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^^

AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング

今までの数学に関するプログラミング本は教授が書いた、良くも悪くもおかたい本が多かった印象があります。
この本は数式よりも実践を重視していて、数学に明るくなくとも今の現場で求められる技術の全貌を把握することができます。
超人気のオススメ本です。

プログラミングのための数学

「プログラマがPythonを用いて『数学を学習する』」ことを狙いとした本です。
しかし逆に、「高校数学の習得者が『Pythonを学習する』」のにもお勧めです。
基礎から易しく書いてあり、Python初心者で数学に自信が無い人でも読み進めていくことができます。

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

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

仕事ではじめる機械学習

機械学習の文脈で、効果検証やMLOpsに触れている数少ない良書です。
「機械学習でいい感じにしてくれ」と突然上司に言われたとき、本書で学んだことが読者の力になるはずです。
本書で得た知識は読者が「いま」困っている問題を解決する助けとなるでしょう。
第2版では「ML Ops」「機械学習モデルの検証」「バンディットアルゴリズム」「オンライン広告での機械学習」を追加しています。

機械学習による実用アプリケーション構築

本書では、機械学習を利用するアプリケーションを設計、構築、デプロイするために注意すべき点がまとめられています。

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

機械学習をビジネスで実践的に使うために、システム開発や評価方法について詳細に書かれています。
実践的なノウハウが盛りだくさんです。
機械学習システムのグランドデザインおよびPythonによる機械学習システムの実装例を説明しつつ、機械学習を本番活用するための方法論や、運用、改善ノウハウについて解説します。

入門 機械学習パイプライン ―TensorFlowで学ぶワークフローの自動化

本書では、TensorFlowのエコシステムを使用した機械学習パイプラインの構築方法について学びます。
パイプラインを用いて各ステップを自動化することで、レガシーなシステムの保守から解放され、新しいモデルの開発に集中できるようになります。

実践 AWSデータサイエンス ―エンドツーエンドのMLOpsパイプライン実装

AWSではデータサイエンス分野で利用できるさまざまなサービスが提供されています。
本書では、それらのサービスを有効に使って、データの収集、分析、モデルの訓練、テスト、デプロイまでの一連のプロセスを行う方法を紹介します。
対象とする事例は、ヘルスケアデータ、時系列データ、自然言語処理、画像分類、不正検出、需要予測、レコメンデーションシステムなど非常に多岐にわたります。

各サービスの繋がりや類似のサービスの使い分けを把握できるようになります。

機械学習デザインパターン ―データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決

本書は、機械学習で繰り返し登場する課題を30のパターン(データ表現、問題表現、モデルの訓練、再現性、対応性、運用性、説明性、公平性などに関するもの)に分類し、それぞれについてベストプラクティスを提示・解説するデザインパターン集です。

AWSではじめるデータレイク: クラウドによる統合型データリポジトリ構築入門

AWSのソリューションアーキテクトによって執筆されており、内容は非常に詳細で分かりやすいです。
序章ではデータウェアハウス(DWH)、データレイク、ETLといったAWSに限らないデータレイクの基本について分かりやすく説明されています。
次章からはAWSにおいてどのようにそれらが実装されるかについて説明されています。
また運用上の注意点、セキュリティについても説明があります。

ハンズオン形式なのも嬉しいですね。

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。

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^^

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^^