【2020年版】初学者にオススメの機械学習参考書3選〜数学基礎編〜

本記事の概要

数年前と比べると、AI・機械学習を学べる書籍や動画、Webコンテンツが豊富になってきたのを実感します。コンテンツが増えるありがたさを感じる一方で、情報が増えるほど取捨選択が難しい状況にもなっております。

特に、何かを学び始める初学者の方にとって「自分に一番合った記事はどれなんだろうか?」と悩む方も多いかと思います。

本記事では、下記のような方を対象に初学者にオススメの機械学習参考書〜数学基礎編〜を3冊お伝えします。

想定読者
  • AI・機械学習の数学を学んでみたい方
  • 数学が苦手で1歩が踏み出せない方
  • 文系出身で数学アレルギーがある方

ご紹介する3冊は、AI・機械学習領域の教育事業にて27,000の受講実績を持つキカガクの講師陣が選出しております。それでは、早速みていきましょう。

①人工知能プログラミングのための数学がわかる本

1冊目は、Aidemyの石川社長が執筆された「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」です。

出典:http://amzn.asia/3asQ18v

章構成
  1. 数学基礎
  2. 微分
  3. 線形代数
  4. 確率・統計
  5. 実践編1
  6. 実践編2
  7. 実践編3

この書籍の良さは、変数・定数関数といった数学の基礎からしっかりと教えてくれる点です。数学が得意な人からすると「そんな初歩から教えるの?」と思うかもしれませんが、本記事の想定読者である「文系出身で数学アレルギーがある方」にとっては、このような数学の基礎から教えてくれるのは非常にありがたいことです。

数学が苦手な人は、数式やテキストがたくさん詰め込まれているというだけで手に取るのをやめてしまうかと思いますが、本書は、イラストや図がたくさん用いられている点も初学者目線で非常にオススメなポイントです。

上記に加えて、要所要所に「人工知能ではこう使われる!」というコラムのようなものが入っているのも魅力的です。
どうしても数学と人工知能の結びつきがイメージできないと内容が頭に入ってこない人が多いと思いますが、人工知能との関連性をイメージさせることで理解を深めさせてくれます

②やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん

2冊目は、スマートニュース社の立石賢吾さんが執筆された「やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん」です。

出典:http://amzn.asia/h27jYgG

章構成
  1. ふたりの旅のはじまり
  2. 回帰について学ぼう 〜広告費からクリック数を予測する〜
  3. 分類について学ぼう 〜画像サイズに基づいて分類する〜
  4. 評価してみよう 〜作ったモデルを評価する〜
  5. 実装してみよう 〜Pythonでプログラミングする〜

この書籍の良さはなんといっても「会話形式」で学びを深めていく点です。アヤノとミオと呼ばれる登場人物の会話を通しながら機械学習の数学と実装についても学ぶことができます。私自身も教える際の参考にしていた書籍であり、簡単な言葉を用いて説明されているのが素晴らしいです。

また、数学だけではなく実装方法にも触れるので、理論と実装の関連付けを行いながら読み進められるのも良い点です。
1ページあたりの文量も少なくコンパクトにまとまっているため、初学者の方にとっても抵抗なく読み進めることができます。

③最短コースでわかる ディープラーニングの数学

最後3冊目は、日本アイ・ビー・エム社の赤石雅典さんが執筆された「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」です。

出典:http://amzn.asia/3asQ18v

章構成
  1. 機械学習入門
  2. 微分・積分
  3. ベクトル・行列
  4. 多変数関数の微分
  5. 指数関数・対数関数
  6. 確率・統計
  7. 線形回帰モデル(回帰)
  8. ロジスティック回帰モデル(2値分類)
  9. ロジスティック回帰モデル(多値分類)
  10. ディープラーニングモデル
  11. 実用的なディープラーニングを目指して

この書籍の良さは、機械学習の中でも特に「ディープラーニング」の数学に特化した内容になっている点です。読者のみなさまのなかにも、機械学習というより「ディープラーニング」を学びたいという方も多いのではないでしょうか?そのような方にとって非常にオススメです。

微分、ベクトルや行列、確率といった数学の基礎から学び、機械学習のベーシックな手法である線形回帰ロジスティック回帰を学んだ後、ディープラーニングを学んでいきます。メインテーマである「ディープラーニング」を理解する上で、必要な最低限の内容に絞って、ゴール逆算で解説されているのも魅力的です。

機械学習を幅広く学ぶのではなく、ディープラーニングをピンポイントで学びたい!という方にはオススメの1冊となっております。

まとめ

いかがでしたでしょうか。たくさんある書籍の中でキカガク講師陣オススメの書籍をピックアップいたしました。
書籍を選ぶ際は、本記事のような「オススメ書籍」記事を参考に選ぶことももちろん良いですが、実際に書店に行き、様々な書籍を手にとって中身を見てみるのが良いと思います

他の人のオススメが自分にピッタリあっているとも限らないです。様々なオススメ情報を事前に手に入れた上で、書店にて書籍を探すとより自分に合った本を見つけることができるので試してみて下さい。