機械学習の入門書

これから

機械学習は、幅広い分野で応用されている技術です。昨年のAI(人工知能)ブームもあり、機械学習に興味を持った方は多いでしょう。とはいえ機械学習と一概に行っても様々な種類がありますし、これから機械学習について学びたいという人は、入門書籍がたくさんあってどれを選んだらいいのか分からないという人も多いでしょう。今回は、機械学習を全く知らない入門者におススメの入門書を5冊選んでみました。基礎もしっかりと学べる実践的な本ばかりなので入門者の方は参考にしてみてください

ITエンジニアのための機械学習理論入門

機械学習(Machine Learning)には、たくさんのツールやライブラリがあります。しかし、それらが内部でどのような計算をしているのか、計算結果をどのようにビジネスで活用すればいいのかといった部分は解説されていません。こちらの書籍は、数学的な理論やビジネスでの活用法に至るまで丁寧に解説されています。ITエンジニアの方もそうでない方も機械学習で用いられている理論を学ぶのにおススメの一冊です。理論が分かれば機械学習がより身近なものに感じられて難しさが緩和されるでしょう。

深層学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ)

機械学習で最も注目されている深層学習(ディープラーニング)を、研究者が解説した本です。SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンなど、入門者にとって難解な技術が解説されています。深層学習を学び始める方におススメの本です。体系的な知識を身につけることができます。

深層学習 Deep Learning(監修:人工知能学会)

こちらの本は深層学習の概要、理論、応用についてまとめられています。深層学習とは何か、どのような課題があるのかなど、深層学習の現状が分かります。深層学習について深く知りたい方には、必須の書籍になるでしょう。

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り理論と実践(impress top gear)

機械学習の各理論を説明しながら、Pythonプログラミングによる実践方法を解説している本です。機械学習のアルゴリズムから深層学習の導入までが、実際のコードで実装できます。機械学習について厳密に解説されている本なので、内容的に初心者よりも中級者向けです。機械学習に対する理解レベルをさらに上げたい人や基礎学習を実践で使いたいと考えている人にとっては最適な入門書となるでしょう。

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

こちらは、ディープラーニングの本格的な入門書です。タイトル通り外部のライブラリに頼らずにPython3によってゼロからディープラーニングを作ることができます。ディープラーニングの原理を楽しく学び、応用力まで身につけたい方にはぴったりな本です。

Rによる機械学習

統計学の成果を数式で解き明かし、そこから導かれるアルゴリズムをR言語で実装することは容易ではありません。こちらの本では、直感的に理解できる統計手法を足掛かりとし、その敷居の高さを抑えています。手法に合わせたR言語のパッケージや使用方法を、実際にデータを操作しながら解説していく構成となっているので、難しい数式はほとんど出てきません。R言語による機械学習の数式やアルゴリズムについて理解を深めたい方にはおススメの本です。

Javaで学ぶ自然言語処理と機械学習

自然言語処理や機械学習の基礎についえ分かりやすく解説されていることに加え、豊富なサンプルコードや演習問題なども掲載されており、全体的にバランスの良い構成の本です。Javaによるプログラム例も多く載っているので、Javaを使った自然言語処理の実装方法を学びたい方や、これから自然処理の知識を身につけたい方におススメの一冊となります。

Unityではじめる機械学習・強化学習 Unity ML-Agents実践ゲームプログラミング

本のタイトルにもなっているUnity ML-Agentsはフレームワークのことで、Unityで機械学習を学ぶための環境構築に使われます。このフレームワークを使えばキャラクターの動きをプログラミングする必要がなくなる上に、強化学習によってその動作を最適化することが可能になります。機械学習の仕組みや学習手順などの基本的な部分から、サンプルコードを活用した実践的な学習もできる構成なので、ゲーム開発の現場でも使えるスキルを身につけられる一冊です。

まとめ

機械学習は、背景にある理論や数学の知識がなければ実装するのは難しい技術です。一見難しい技術ではりますが、本で理論から実践まで学ぶことができます。とはいえ、自分の学習レベルとは異なる本を選んでしまうと、理解するのは難しいでしょう。そのため、本記事では初心者から上級者まで機械学習の学習レベルに応じたおススメの本をご紹介しました。ぜひ自分のレベルに合った本を見つけて、機械学習を学びました。