AIの基礎から機械学習・深層学習まで学べるおすすめ書籍15選【入門者〜経験者向けまで紹介】

機械学習を1から学べる書籍がほしい
自分のレベルにあった書籍を選びたい

人工知能の需要が高まる昨今、機械学習を学びたいと考えている方も多いのではないでしょうか。学習を始めるに当たって、まず思いつくのは書籍学習ですよね。

しかし、書籍には入門者向けから経験者向けまで様々な種類があります。自身のレベルにあった書籍を選ばなければ、理解が追いつかなかったり、簡単すぎて何も身につかないといったことも考えられます。

そこでこの記事では、機械学習におすすめの書籍を、何が学べるのか、どんな人におすすめかも交えてご紹介致します。

この記事を読めば、あなたに最適な機械学習書籍を購入することができますよ。

では、いってみましょう!

AIの基本について学ぶ

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

引用元:https://amzn.to/2CA0C9i

トップクラスの研究者が解きほぐす、「人工知能」の過去・現在・未来が分かる。

最先端の人工知能技術「ディープラーニング」をめぐり、グーグルやフェイスブックなどが数百億円規模の激しい投資・人材獲得合戦を展開。一方で、宇宙物理学者のスティーブン・ホーキング博士や、実業家のイーロン・マスク、ビル・ゲイツなどが、「人工知能は人類を滅ぼすのではないか」との懸念を相次いで表明した。そのテクノロジーは、ヒトを超える存在を生み出すのか。人間の仕事を、人類の価値を奪うのか。答えは本書にある。

ディープラーニングの特徴をひと言で言えば、コンピュータが人間のように「気づき」を得るしくみのこと。これまで「人工知能」と呼ばれていたものは、たとえ同じ計算を10万回やっても、1回目と10万回目のやり方は基本的に同じで、「もっと早く計算できる方法」に自ら気づけない。コンピュータの計算能力は飛躍的に上がったが、それは根本解決ではない。しかし、その状況がディープラーニングによって革命的に変わる。本書では、人工知能学会で編集委員長・倫理委員長なども歴任、日本トップクラスの研究者の著者が、これまで人工知能研究が経てきた歴史的な試行錯誤を丁寧にたどり、その未来像や起きうる問題までを指摘。情報工学・電子工学や脳科学はもちろん、ウェブや哲学などの知見も盛り込み、「いま人工知能ができること、できないこと、これからできるようになること」をわかりやすく解説される。

学べるスキル

人工知能(AI)の歴史、機械学習、深層学習を含んだ概論知識

おおよその学習時間

1-3日

読む人のレベル(初心者)

初心者(数学知識不要)

どんな人におすすめか

人工知能や機械学習における基礎知識を身に着けたい方

評判・口コミ

断片的な記事による知識しかなかったので、今回読んで、多くを学べました。また、説明がとてもわかりやすかったです。全部が理解できたわけではないし、今後の職業への不安も消えたわけではないけれど、分解して考えることによって、不安は小さく希望を大きくして生きていける、と思いました。
僕にできること、できていることはとても小さいけれど、” ZERO to ONE”を読んで学んだことが、生きていく基盤になりました。この本も、これから何度も読み返していくうちに、基盤になっていくと思います。
僕にとっての”希望の書”です。

引用元:Amazon

文系の初心者ですが、Googleの人工知能が囲碁のプロ棋士を負かしたというニュースを見て、興味が湧きました。
人工知能の発達の歴史、研究者としての苦労など幅広く焦点が当てられていますが、注目すべきは流行りの機械学習やディープラーニングの仕組みをわかりやすく例を交えて解説してくれているところです。

引用元:Amazon

人工知能、ディープラーニングを知るためのバイブル的な一冊。知識ゼロでも面白く読め、知ることの大事さを改めて教えてくれます。
・人工知能とは何か
・人工知能の二回の挫折と三回目のブーム
・ディープラーニングは他の機械学習と何が違うのか
・ディープラーニングのその先の世界
数式を使うことなく、例えもうまく、わかりやすくこれらを説明してくれています。

引用元:HontoWeb

歴史とディープラーニングを知るには充分ですが、定義や知識に関してはミスリードするだろうなと感じました。

引用元:Amazon

データの見えざる手: ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則

引用元: https://amzn.to/36Z5djb

人間・組織・社会の法則をビックデータから読み解く。

人間の行動は自由意思に基づくものだと長く信じられてきた。しかし、身体活動というヒューマン・ビッグデータが明らかにしたのは、自然現象にみられる物理の法則や方程式は、人間の行動にも適応されるという新事実であった。

著者の矢野和男氏は、日立製作所中央研究所の主管研究長を務め、人間行動研究の第一人者として世界的に知られる人物。著者は「ビッグデータ」という言葉のなかった約10年前からウェアラブルセンサによる身体活動の研究を続け、数多くの実験によって人間、社会、組織を貫く法則性を導き出した。

扱われるテーマは、本書の内容の普遍性を示すように、時間の使い方から、個人のハピネス(幸福度)や人間関係のネットワーク、職場の生産性、科学的な「運」の掴み方まで、多岐に渡っている。科学の最先端知識がわかりやすく説明され、人間観や常識を見事に覆してくれる。

学べるスキル

人工知能(AI)とビックデータが社会にもたらす影響に関する知識

おおよその学習時間

1-3日

読む人のレベル(初心者)

初心者(数学知識不要)

どんな人におすすめか

人工知能がもたらす影響やビッグデータの活用方法における基礎知識を身に着けたい方

理系大学生・大学院生、研究者・エンジニア

評判・口コミ

ビッグデータをビジネスに活かすための原則をはじめ、本書で描かれる、科学と人間が共存するポジティブな未来像は、業界を問わず、生産性向上や新規事業など多くの実践的な示唆も与えてくれる。

引用元:Book Smart

人が気づかない法則の発見。圧倒的な処理速度で、人では手におえない量のデータを分析すると、プロフェッショナルでも気づいていなかった“法則”が見つかるかもしれない。AIへの期待が高まる1冊。

引用元:Amazon

ディープラーニングの将来を期待させる本。読んでいてこんなにわくわくする本は久しぶりだった。ディープラーニングをもっと知りたくなった。

引用元:Amazon

絵が少なく読みずらい。

引用元:Amazon

シンギュラリティは近い[エッセンス版] 人類が生命を超越するとき

引用元: https://amzn.to/2QefWAl

2045年、人工知能(AI)が人類の知性を上回る技術的特異点(シンギュラリティ)について記載された書籍。

フューチャリストとして技術的特異点(シンギュラリティ)の到来をいち早く予見し、現在はAI(人工知能)の世界的権威としてGoogle社でAI開発の先頭に立つレイ・カーツワイル。彼が世界に衝撃を与えた600ページ超の名著『ポスト・ヒューマン誕生』のエッセンスを抜き出した決定版。

学べるスキル

AIが人類の知性を上回る技術的特異点(シンギュラリティ)に関する知識

おおよその学習時間

1-3日

読む人のレベル(初心者)

初心者(数学知識不要)

どんな人におすすめか

人工知能が社会へもたらす影響を知りたい方。

評判・口コミ

読みやすくわかりやすかった。シンギュラリティの書籍は難しい言葉が使われてる書籍が多い中、流し読みしかしていませんでしたが、とてもわかりやすくまとめられている。

引用元:Amazon

専門的知識がなくても読める。

引用元:Amazon

前半は難しいが後半が読みやすく、面白い。

引用元:Amazon

「ポスト・ヒューマン誕生 コンピュータが人類の知性を超えるとき」(2007年)のエッセンス版であること。上記を読んだ方は読まなくてよい。

引用元:Amazon

あたらしい人工知能の教科書 プロダクト/サービス開発に必要な基礎知識

引用元: https://amzn.to/2CAxAXc

人工知能を利用した開発に必要な基礎知識がわかる!

さまざまな業界・業種で利用されてきている人工知能。その範囲は膨大で、必要されている理論などの知識を取捨選択するだけでもたいへんです。

本書は人工知能関連のプロダクト・サービス開発を行っているエンジニアにとって、今後の開発で必要になる知識を取捨選択し、理論と技術をわかりやすくまとめた書籍。

学べるスキル

機械学習・深層学習の理論。またこれらとIotやビッグデータとの連携について学べる。

おおよその学習時間

1週間~2週間

読む人のレベル(初級者)

大学数学の基礎知識がある方が望ましい。

どんな人におすすめか

人工知能や機械学習における基礎知識に身に着けたい方

人工知能を利用したプロダクトやサービス開発に携わるエンジニア

理系大学生・大学院生、研究者・エンジニア

評判・口コミ

わかりやすい。大学での講義の参考書として購入。内容は初学者の私でも理解でき、ページがすごい見やすい印象。

引用元:Amazon

エンジニアにとって参考書的存在。AIといっても非常に幅広いですが、この書籍は数式も含めて網羅的に記載されている。

引用元:Amazon

教科書というだけあって網羅性が非常に高く、重要な概念がかなり広範に書かれています。

引用元:Amazon

要求されている数学レベルは高い。大学数学のレベルをマスターしている必要あり。

引用元:Amazon

機械学習の理論と具体的な実践方法を学ぶ

Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書

引用元:https://amzn.to/33q39Pm

数学の基礎知識とPythonコードを紐づけて機械学習の基本を学べる!

→人工知能関連の開発に機械学習の基礎知識は必須です。初学者(基礎知識を学びたいエンジニアや理工系学生)でも理解しやすいようにイラストを交えて、丁寧に解説された書籍。

機械学習に関する数学知識を学び,実際にPythonでプログラムしながら学べる書籍。

学べるスキル

機械学習に関する数学の基礎知識

プログラミング言語:Pythonを使用した機械学習の実践方法

おおよその学習時間

1週間

読む人のレベル(初心者)

機械学習初学者(基礎知識を学びたいエンジニアや理工系学生向け)

大学の数学知識があることが望ましい。

どんな人におすすめか

これから機械学習に基礎知識を身に着けたい方。

簡単なプログラムを動かして知識を身に着けたい方。

理系大学生・大学院生、研究者・エンジニア

評判・口コミ

機械学習についての入門書としてとても分かりやすい。

引用元:Amazon

機械学習を身につける上で最高の本であったことには間違いない。

引用元:Amazon

機械学習初学者にも懇切丁寧に書かれている。機械学習知識の地盤を固められる。

引用元:Amazon

機械学習の知識を学ぶにはいいが大学の数学の知識がないと少し厳しい。

引用元:Amazon

ニューラルネットワーク自作入門

引用元:https://amzn.to/2O8b7pT

ニューラルネットワークの入門書!

→人工知能の分野でパワフルかつ有用な手法として期待されている人工知能の基礎「ニューラルネットワーク」。ニューラルネットワークがどのように動くのか?その核となる極めて容易な、しかし、心躍るような数的アイデアを学ぶ。

中学・高校で学ぶ程度の数学の知識があればOK。

→本書は数学やコンピュータの専門家を対象にしていません。高校数学以上の数学や専門的な知識は必要ありません。

プログラミング言語:Pythonによる実装と動作確認

→人間が手書きした「数字」を認識し、容易に実行できるニューラルネットワークを構築する。また、自分が書いた数字の認識にもチャレンジ。最後はRaspberry Piで動かしてみる!

学べるスキル

人工知能の基礎:ニューラルネットワーク

プログラミング言語:Pythonを使用したニューラルネットワークの自作方法

おおよその学習時間

1週間~2週間

読む人のレベル(初級者)

機械学習初学者

中学・高校数学の基礎知識保持者

理系大学生・大学院生、研究者・エンジニア

どんな人におすすめか

ニューラルネットワークとは何か?を知りたい人やそれを利用したい方

ニューラルネットワークの背後にある数学的アイデアを理解したい人向け

評判・口コミ

ニューラルネットワークの基礎理論を理解するにはいい本。ニューラルネットワーク初学者にはちょうどよい。

引用元:Amazon

使用されている数学も高校数学程度で敷居が低い。簡単でわかりやすい。ニューラルネットワークに興味がある人は、是非読んで欲しい一冊。

引用元:Amazon

英語の翻訳が直訳。

引用元:Amazon

 

後半の部分はPythonの基本やRaspberry Piに関する内容は薄くおまけ程度だと感じる。

引用元:Amazon

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

引用元:https://amzn.to/34Sj4pM

Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説!

→scikit‐learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit‐learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説している。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えている。

学べるスキル

Pythonの代表的な機械学習のライブラリscikit‐learnを使用した実践的な機械学習の方法

実践的な特徴量エンジニアリング(データから良い特徴量を作る)

おおよその学習時間

1週間~

読む人のレベル(初級者~中級者)

大学数学の基礎知識がある方が望ましい。

Pythonに関する基礎知識がある方。

理論は少なめなのである程度機械学習の基礎知識がある方。

どんな人におすすめか

人工知能や機械学習における基礎を実践的に身に着けたい方

scikit-learnを用いて機械学習を行いたい方

理系大学生・大学院生、研究者・エンジニア

評判・口コミ

scikit-learnで機械学習をやってみたいという人におすすめです。

引用元:Amazon

プログラミングや数学の知識がほとんどないままこの本を読み始めました。

最初はちんぷんかんぷんでしたが、本の通りに写経をすることで、コードの意味がだんだんわかってきます。

今二周目に突入ですが、この本のお陰で機械学習のモデルが自分で組めるようになりました。

引用元:Amazon

・網羅的に機械学習を概観でき、また直感的にわかり易く入門書としてオススメできる。分量もよく纏まっている。仕事で機械学習を使う必要がある方は、とりあえず買っておけば良いだろう。

引用元:Amazon

数学的な説明は皆無に等しいので、別途学習する必要がある。

引用元:Amazon

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

引用元:https://amzn.to/2X6AegR

コードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍。

→現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説します。

深層学習以外の機械学習にはPythonの代表的な機械学習のライブラリscikit‐learnを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、コスト関数の最適化、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。

深層学習にはTensorFlowを使い、ニューラルネットワークの構築と訓練、ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにTensorFlowの分散処理のメカニズムや実装までを幅広く解説します。すべてのコードがGitHub上で公開されており、Jupyter Notebookを使って試しながら学ぶことができます。アルゴリズムの説明に終始せず、実際の業務で必要となる機械学習のスキルをまとめた本書は機械学習を学びたいエンジニア必携の一冊です。

学べるスキル

機械学習、深層学習に関する理論

プログラミング言語:Pythonを使用した、機械学習の実践的方法

Tensorflowを用いた深層学習の実践的方法

おおよその学習時間

1週間~

読む人のレベル(中級者~上級者)

大学数学の基礎知識がある方。

Pythonに関する基礎知識がある方。

どんな人におすすめか

機械学習における基礎的理論と実践方法を身に着けたい方

Tensorflowやscikit-learnを学びながら実践的に機械学習・深層学習を学びたい方

理系大学生・大学院生、研究者・エンジニア

評判・口コミ

ポジティブ

機械学習について体系的に学べる良い本。

いきなり機械学習の深部に飛び込むのではなく、まず全体を俯瞰するところから始め、ロードマップを明確にしています。

引用元:Amazon

内容は充実。具体的なコーディングをしたい人に向けて書かれた実用的な本です。入門書にしては踏み込んだ内容まで書かれていて、 論理的なつながりの説明と話題の網羅性のバランスがとれている。

引用元:Amazon

この翻訳者の方の翻訳は大変分かりにくい。

引用元:Amazon

Python初心者には厳しい。

引用元:Amazon

機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 入門から実践まで

引用元:https://amzn.to/2CEmikO

強化学習が実装できる! エンジニアのために、Pythonのサンプルコードとともに、ゼロからていねいに解説!実用でのネックとなる強化学習の弱点とその克服方法、さらに活用領域まで紹介した。コードも公開!

→Pythonプログラミングとともに、ゼロからていねいに解説。

コードが公開されているから、すぐ実践できる。

実用でのネックとなる強化学習の弱点と、その克服方法まで紹介。

学べるスキル

強化学習

プログラミング言語:Pythonを使用し、強化学習の解法と実用化方法

おおよその学習時間

1週間

読む人のレベル(初級者~中級者)

機械学習に関する基礎知識がある方

Pythonに関する基礎知識がある方

どんな人におすすめか

強化学習の基礎知識を身に着けたい方

実践的にプログラムを組んで理解し、応用していきたい方

理系大学生・大学院生、研究者・エンジニア

評判・口コミ

プログラムをダウンロードし、「書いて動かす」実践を通して学べる。

引用元:Amazon

プログラムを書いて動かしながら進めると理解が深まる。

引用元:Amazon

理論的説明は希薄、プログラム中心の本。

引用元:Amazon

Pythonやプログラム初心者には実装など行うのは厳しい

引用元:Amazon

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る理論と実践

引用元:https://amzn.to/2NZ9t9G

機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際を解説。

→初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。

Python関連ライブラリとしてはscikit-learnやTensorFlowなどを使用。

本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。

学べるスキル

機械学習に関する理論・数学的背景

プログラミング言語:Pythonを使用した、機械学習の実践的方法

scikit-learnやTensorFlow(第二版のみ)を用いた機械学習の方法

おおよその学習時間

1週間~

読む人のレベル(中級者~上級者)

機械学習・数学の基礎知識がある方

Pythonに関する基礎知識がある方

どんな人におすすめか

機械学習の基礎理論・実践方法を身に着けたい方

Tensorflowやscikit-learnを学びながら実践的に機械学習を学びたい方

理系大学生・大学院生、研究者・エンジニア

評判・口コミ

理論を学びつつ、Pythonでの実装方法が学べる良書。

引用元:Amazon

構成は概念→最低限の数式→ソースコードと説明となっています。

引用元:Amazon

理論と実践を学ぶ最適な本。

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ため、現在実社会で利用されている機械学習の体系的な理解が得られる。

引用元:Amazon

Python初心者には厳しい可能性。

引用元:Amazon

深層学習の理論と具体的な実践方法を学ぶ

Pythonで動かして学ぶ! あたらしい深層学習の教科書 機械学習の基本から深層学習まで

引用元: https://amzn.to/2rD1DLv

これから深層学習をはじめたい、初学者の方におススメの一冊。

→株式会社アイデミーで大人気の講座『ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう!』を書籍化したもの。

機械学習の基本からはじまり、Pythonの基礎、データの処理、深層学習の基本から応用ついて、サンプルを元に実際に動かしながら、わかりやすく解説。

各項には練習問題がありますので、学習効果を確かめながら読む進めることができます。本書を読めば、機械学習から深層学習の基本を一気通貫で学習できます。

学べるスキル

深層学習の基礎知識

プログラミング言語:Pythonを使用した深層学習の実装方法

おおよその学習時間

1週間~

読む人のレベル(初心者~中級者)

深層学習の初学者

大学数学の基礎知識があることが望ましい。

Pythonに関する基礎知識があることが望ましい。

どんな人におすすめか

深層学習の理論と実装知識を身に着けたい初学者

画像認識を中心とした深層学習を実践的に動かし、作りながら学びたい方

理系大学生・大学院生、研究者・エンジニア

評判・口コミ

他の参考書だと概念は理解できても結局何を言ってるのかが分からないが、この参考書は実装をメインにしているため解像度高くAIを学べた。

引用元:Amazon

個人的に本で勉強する方が好きなので購入いたしました。やや難解なところもありますが、Pythonの基本から応用まで網羅されていて、良い復習になりました。

引用元:Amazon

基礎から応用までおさらいできる。簡単な機械学習アルゴリズムから深層学習の基礎的な分野までを網羅していて、ここまで幅広く網羅している機械学習の本は珍しく、書店にて購入いたしました。

飽きさせない構成になっている上に、組み込まれているコード問題の質が高く、実践を意識した勉強ができました。

引用元:Amazon

初心者向けのテキストではあるがプログラムをしたことがなく統計の知識がない人、または、オライリー系の本が苦手な人には、読むのがしんどいかもしれない。

引用元:Amazon

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

引用元:https://amzn.to/36WwjaN

ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によ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!

→ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できる。

ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか?なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか?といった“Why”に関する問題も取り上げる。

学べるスキル

深層学習の基礎知識

プログラミング言語:Pythonを使用した深層学習の実装方法

おおよその学習時間

1週間~

読む人のレベル(初心者~中級者)

深層学習の初学者

大学の数学知識があることが望ましい。

Pythonに関する基礎知識があることが望ましい。

どんな人におすすめか

深層学習の理論と実装知識を身に着けたい方

深層学習を実践的に動かし、作りながら学びたい方

理系大学生・大学院生、研究者・エンジニア

評判・口コミ

圧倒的に分かりやすい。何と言っても「ゼロから作る」という名のとおり、ライブラリーに頼らず、各処理の内容をステップ・バイ・ステップで説明している。

引用元:Amazon

プログラミング初心者でも大丈夫。多くの方が絶賛していますがまさに同感です。特に非エンジニアの方におすすめです。

非エンジニアがAIや深層学習の勉強をする場合、CNNとかRNNとかの言葉の暗記や抽象的な例え話で理解し、実際の動作原理の話は棚上げにしがちです。

でも「実際のところ、中身はどういう仕組みになってるの?」という気持ち悪さは残ってしまいます。この本ではまさにそ うした気持ち悪さを解消できます。

引用元:Amazon

DeepLearningの入門書として最適な一冊。何事も基礎というもの は最も重要であり,本書はDeepLearningの仕組みについて詳しく ない人達へ向けた最良の入門書となっていると感じました。

引用元:Amazon

Pythonの基礎知識、数学に抵抗がない、DeepLearningに興味がある方にはおススメ。

基礎知識があまりにもないとゼロからは作れない。

引用元:Amazon

ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

引用元: https://amzn.to/36Zgekx

自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑む。

→コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。

word2vecやRNN(リカレントニューラルネットワーク)、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできる。

前作同様、やさしい言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで理解を深めます。

学べるスキル

自然言語処理や時系列データ処理に関する深層学習。

プログラミング言語:Pythonを使用した深層学習の実装方法。

おおよその学習時間

1週間~

読む人のレベル(中級者~上級者)

大学数学の基礎知識がある方。

Pythonに関する基礎知識がある方。

機械学習の基礎知識がある方。

どんな人におすすめか

Pythonを使って深層学習の理解をさらに深めたい方。

自然言語処理や時系列データ処理を行いたい方。

理系大学生・大学院生、研究者・エンジニア。

評判・口コミ

わかりやすい。自然言語処理におけるディープラーニングの手法をゼロから学ぶことができる、非常に良い本でした。プログラミングの知識すらあまりない私でも理解することができました。

引用元:Amazon

やさしい言葉でわかりやすく高度な機械学習の中身を解説してくれる著作。

word2vec、RNN、Attentionを利用したディープラーニングのほぼゼロベースから実装、学習、評価方法を学ぶことができる。

引用元:Amazon

数学とPythonの基礎知識を復習するには前作を読み込んでからのがいい。

引用元:Amazon

初心者には重たい。相談者がいないと内容を理解できないと思う。

引用元:Amazon

詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~

引用元: https://amzn.to/2NGkMEU

ディープラーニング、ニューラルネットワークについての予備知識がなくても学習を進められるようゼロから丁寧に、理論とその実装方法が学べる!

→「ディープラーニングについて何となくわかってはいるけれど、もう少し理解を深めたい」「画像認識だけでなく、時系列データを分析するためのモデルについても学びたい」という方にとって、学びの役に立つ。

単純パーセプトロンにはじまり、多層パーセプトロン、ディープニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークなど多くの手法について学びます。扱うデータの種類ごとに考えるべき課題も異なり、それに合わせてネットワークも様々な形に変化させ学習を進めます。

ディープラーニングは1つひとつのテクニックの積み重ねであり、その根底にあるのは「人間の脳をどう数式やアルゴリズムで表現できるか」です。本書で学んできた土台となる理論さえきちんと理解していれば、今後どのようなディープラーニングの手法が出てこようとも、すぐに理解し使いこなせるようになるでしょう。そして、自身で新たなモデルを考え出すこともできるはずです。

学べるスキル

深層学習の基礎知識

時系列データ処理のための深層学習

プログラミング言語:Pythonを使用した深層学習の実装方法

おおよその学習時間

1週間~

読む人のレベル(初級者~中級者)

大学数学の知識があることが望ましい。

機械学習の基礎知識があることが望ましい。

どんな人におすすめか

深層学習について理論的知識を身につけ、Pythonを使って深層学習の理解をさらに深めたい方。

時系列データ処理を深層学習を使って行いたい方。

TensorFlowやKeras(機械学習に用いるためのソフトウェアライブラリ)を学びたい方。

理系大学生・大学院生、研究者・エンジニア。

評判・口コミ

Tensorflowを使うなら、ダントツで参考になる本。

引用元:Amazon

非常に詳しく丁寧に解説してあり、買って良かった。他の本に比べて、なぜそうなるのかという根本的な部分の解説が多くて分かりやすい。

引用元:Amazon

二冊目に読むとちょうどよい。二年前に「深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」を読んでしばらく遠ざかっていましたが、ある程度の基礎知識があるとすらすらと読めます。

数学とPythonの基礎知識を復習するには前作を読み込んでからのがいい。

引用元:Amazon

ゼロから丁寧に説明とあるが、pythonの入門書とディープラーニングの入門書を読んだ自分では読みこなせなかった。

とにかく数式をベースに説明文を構成しているため、数式を完全に理解できないと文章が頭に入ってこない。プログラムコードの説明もほとんどないため、ソースコードを読んで理解できる人向け。

引用元:Amazon

PythonとKerasによるディープラーニング

引用元: https://amzn.to/2Qdfvq4

多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説!

→PythonベースのディープラーニングフレームワークKerasの開発者である筆者が、1人でも多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説。

本書はディープラーニングを一から学習したいと考えている人のために書かれています。数学的な表記を避け、代わりにコードを使って定量的な概念を説明することで、機械学習とディープラーニングの基本的な考えについて実践的な知識を養っていきます。

サンプルコードはPythonベースのディープラーニングフレームワークであるKerasに基づいており、バックエンドエンジンとしてTensorFlowを使用しています。

学べるスキル

深層学習の理論と実践方法。

プログラミング言語:Pyhtonをベースに、ディープラーニングとは何か、適用できるのはどのような状況か、その制限についてしっかり理解できる。

おおよその学習時間

1週間~

読む人のレベル(初級者~中級者)

大学数学の基礎知識があることが望ましい。

機械学習の基礎知識があることが望ましい。

Pythonに関する知識のある方。

どんな人におすすめか

実践的にプログラムを動かして深層学習の学びを深めたい方。

深層学習について初級者から中級者へと学びを深めたい方。

Kerasの学びを深めたい方。

理系大学生・大学院生、研究者・エンジニア

評判・口コミ

機械学習の初心者が中級者になるのに最適。「Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック」を読んだあとにこちらの本を読みました。

機械学習を触ったことがある人はこの本を読むだけで、かなりのことができるようになるはず。

引用元:Amazon

良書。初心者は難しい。でも、keras(Pythonで書かれた,TensorFlowまたはCNTK,Theano上で実行可能な高水準のニュー

ラルネットワークライブラリ)を使って、自分なりにパラメータを変更するには手元に置いておきたい本。

引用元:Amazon

ディープラーニング(深層学習)の使い方を学ぶならまず本書からをススメる。本書の価値は「kerasの開発者が使ってほしいこと、使えるはずなこと」と「既存のディープラーニングモデルを使いこなす上でのコツ」に特化した説明があること。

引用元:Amazon

翻訳がいまいち。誤字脱字が多い。

引用元:Amazon

まとめ

いかがでしたか?

この記事では、機械学習の勉強におすすめの書籍を、

  • AIの基本について学ぶ
  • 機械学習の理論と具体的な実践方法を学ぶ
  • 深層学習の理論と具体的な実践方法を学ぶ

という項目に分けてご紹介しました。それぞれ自身のレベルにあった書籍を購入することで、機械学習エンジニアとして大きく成長することができますよ。

しかし、専門性の高い書籍も合わせてご紹介しているので、これから学習をはじめるという方は、「AIの基本について学ぶ」の章で紹介している4冊から始めるようにしてください。

この記事があなたの学習に役立つことができれば幸いです。

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