機械学習・ディープラーニングがゼロから学べる大人気『脱ブラ』が無料に!

【入門~発展】AI・機械学習の勉強にオススメな本 10 冊を AI 講師が厳選!

この記事はこんな方にオススメです
  • これから機械学習の勉強を始める予定の方
  • 機械学習の知識をより深めたい方
  • 機械学習エンジニアを目指す方

こんにちは、機械学習の講師をしているキカガクの木下です!

機械学習に興味はあるけど何から勉強したら良いかわからない…
なんとなく手法は使えるけど、これだけじゃ機械学習エンジニアには足りない気がする…

このような悩みを抱えた方は多いのではないでしょうか?
本記事では、そのような方に向けて、以下のような観点でオススメの書籍を 10 冊
+ α 紹介します!

  • 0 から機械学習を学ぶための書籍だけでなく最先端技術の書籍まで幅広く紹介!
  • 2021 年現在でもコードが大きく変化していない最新の書籍を紹介!
  • 実務にすぐに活かせるコード中心の書籍を紹介!
【無料】オススメの機械学習の動画

動画を通じて、機械学習やディープラーニングの基本をゼロから学習できる『脱ブラックボックスの完全版』無料公開しています。

手書きの数学も交えて、非常にわかりやすく、大人気の講座です。こちらも是非ご活用ください!

0 から機械学習を始めたい人がまず読むべき本

コーディングを学ぶことも重要ですが、まずは各手法の概要を掴み、どのようなデータにはどの手法を適用するか把握してから実践することが重要です。

そこで、まず機械学習の全体像を掴むための書籍を紹介します。これらは最初の一冊におすすめです!

【入門】図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ 1 冊でしっかりわかる教科書

この書籍では数式をほぼ使わず、基礎から最先端の技術まで簡潔に学ぶことができます。図解というタイトルの通り、図表が豊富で、色もカラフルなため、とても読みやすいことも特徴です。

また、確率的プログラミングや A2C といったこれから注目を集めていきそうな技術にも触れられており、専門家にもおすすめしたい一冊となっています!

ここがおすすめ!
  • 数式無しで最先端の手法まで学べる!
  • これ一冊で、最新の話題まで網羅されている!
  • デザインが工夫されており、とても読みやすい!

【入門】直感でわかる!Excel で機械学習

学び始めには、プログラミング自体がハードルが高いと感じる方も多いのではないでしょうか。この本は、プログラミング言語ではなく Excel を用いて、機械学習を体験することができます!

Excel ファイルは書籍の HP で公開されており、簡単にダウンロード可能です。そのファイルを用いて、決定木やロジスティック回帰などの教師あり学習から、クラスタリング・主成分分析といった教師なし学習まで幅広く、イメージを掴むことができます。

python での実行ファイルも公開されており、Excel で一通り概要を掴んだあとに本格的なプログラミングに移行することも可能な一冊です。

ここがおすすめ!
  • Excel で機械学習を体験できる貴重な書籍である!
  • 単純な手法にとどまらず、実現場でも使える手法が紹介されている!
  • プログラミング言語への自然な移行がデザインされている!

ディープラーニングのプログラミングを学びたい人向け

ここ数年、大流行し、ビジネス現場にも導入が進んでいるディープラーニングを学びたい方は多いと思います。ここでは、コーディングをしながら、ディープラーニングについて深く学ぶことのできる書籍を紹介します。

【定番】ゼロから作る Deep Learning

この書籍では技術書では異例の 20 万部以上発行されている定番の一冊で、通称「ゼロつく」と呼ばれています。

PyTorch や TensorFlow などの便利なフレームワークを使っていると、わかっているようでわかっていない技術が多く登場するのではないでしょうか。
この本では、フレームワークを使わずに、モデルの学習や推論を 0 から書いていくことでそのような技術をきちんと身につけることができます。

一見、難しそうに見えますが、コードの解説などもしっかり掲載されているため、時間を書けて取り組めば必ずレベルアップできる一冊となっています。ただし、初版の発行が 2016 年と少し古く、最先端の手法の実装は書かれていないことには注意してください。

ここがおすすめ!
  • 専門家でも見過ごしがちな技術を正しく理解できる!
  • コードだけでなく図をふんだんに使って技術が解説されている!
  • 読者が多く、ネット上に情報が多く存在するため、詰まって辞めてしまうということが起こりにくい

【定番】詳解ディープラーニング 第 2 版

先ほど紹介した「ゼロつく」は便利なフレームワークを用いずに、深層学習を深く学ぶための書籍でした。その次の段階では、フレームワークをどのように効果的に使うかを学ぶ必要があります。

この書籍では、2 大フレームワークである PyTorch と TensorFlow の両方のコードが掲載されています。メインで使っているフレームワークの書き方がわかるだけでなく、2 つのフレームワークを比較することもでき、非常にためになる一冊です。

Attention など現在流行しているトピックも扱われているため、比較的新しいモデルの実装も可能です!ただし、フレームワークの書き方の変化は激しいため、コーディングが上手く実行できなくなる可能性もあります。

ここがおすすめ!
  • 自分の使いたいフレームワークに合わせてコードを学習できる!
  • 2 つのフレームワークの書き方を比較することができ、モデルの書き換えが必要なときにも対応できる!
  • ネット上にわかりやすい資料が少ない新しいトピックも扱われている!

【発展】ゼロから作る Deep Learning 3

この本は「ゼロつく」シリーズの第 3 冊目であり、なんと PyTorch のような独自のフレームワークの作成を目的とした書籍です。そこで、1 冊目では扱われていなかった GPU を用いた並列計算のプログラムや高階微分まで扱われています。

ボリュームもかなりアップしており、1 冊目の 2 倍近いページ数があります。しかし、相変わらず読みやすいデザインで書かれており、根気よく取り組めば完遂できる設計となっています。

この本を最後までやり遂げたときには、ディープラーニングだけでなく、プログラミングや数理統計の深い知識も獲得できること間違いなしです!

ここがおすすめ!
  • 他の書籍では扱われていないレベルの知識を身につけることができる!
  • 実務で必要とされる高速化・軽量化の技術も獲得できる!
  • 最後までやり遂げたときに大きな達成感を得られる!

機械学習・ディープラーニングの各手法を学びたい人向け

機械学習やディープラーニングには、数多くの手法が含まれます。ここでは、それぞれの技術に特化した書籍を紹介していきます。

【定番】機械学習を解釈する技術〜予測力と説明力を両立する実践テクニック

ディープラーニングをはじめとする機械学習は、なぜその予測をしたのかわからないブラックボックスであると言われてきました。そこで、機械学習を解釈する技術が注目を集めています。

この書籍では、SHAP などと呼ばれる機械学習の解釈手法の実装が 4 種類紹介されています。これらを、ライブラリをそのまま使うのではなく、0 から実装することで深い理解につながることがこの本、最大の特徴です。

機械学習の解釈はビジネスにおける意思決定につながる重要な技術です。この本を通じて身につけておけば、絶対に役に立つと思います!

ここがおすすめ!
  • 複数の機械学習の解釈手法が丁寧に解説されている!
  • 0 から実装することで、表層的でない深い理解が促進される!
  • 上手く解釈ができない実例が紹介されており、手法の使い分けができるようになる!

【定番】作ってわかる!アンサンブル学習アルゴリズム入門

高精度に何かを予測したいときに用いられてきたのは、ディープラーニングばかりではありませんアンサンブル学習アルゴリズムもよく用いられています

この書籍では、「ゼロつく」のようにアンサンブル学習の手法を 0 から実装していく中で各手法を深く理解することが可能です。古典的な手法から、現在までコンペティションで猛威をふるう勾配ブースティングまでコードが紹介されています。

これらの知識は、コンペティションで好成績を残すためにも重要なものであり、コンペティションに挑戦したい人にもおすすめの一冊です!

ここがおすすめ!
  • 様々なアンサンブル手法を python で 0 から実装できる!
  • 現在、最も多く用いられている技術の一つを体系だって学べる
  • この本を深く理解することで、コンペティションでの好成績につながる!

【発展】現場で使える!Python 深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御

みなさん、AlphaGo という言葉を聞いたことがあるでしょうか。これは囲碁の世界チャンピオンに勝利した囲碁 AI です。囲碁に限らず、あらゆるゲームで AI が人間に勝つことが報告されていますが、その中でよく用いられている技術が深層強化学習です。

この書籍では、強化学習の基本から始まり、最先端の深層強化学習までコードと共に紹介されています。難易度は高いですが、これから確実に注目が高まる分野を日本語で学べる数少ない書籍です!

また、Google Colaboratory 上で動くようにコードが設計されているため、GPU が手元にない方でも重い計算を動かすことができるのも特徴です。

ここがおすすめ!
  • 最先端の手法をコードとともに学べる!
  • 深層強化学習を日本語で体系だって学べる数少ない書籍である!
  • 後半の応用部分は、国内で活用できるエンジニアが少ないレベルの領域を知ることができる!

【発展】Python による異常検知

実データを分析していく際、意外と需要が高いのが異常検知という技術です。データの分布や時系列データからおかしな傾向を示すデータを発見する技術で、製造業などで頻繁に用いられています。

この書籍では、異常検知の最も基本的な考え方から、発展的なモデルまでコードと共に学ぶことができます。難解な数式が多いように思えますが、Python のコードを追うことで十分応用できる内容です。

日本語で異常検知を学べる書籍は少なくディープラーニングによる手法がコード付きで掲載されているこの書籍は非常に貴重です。エンジニアだけでなく、製造業に関わる方にもおすすめです!

ここがおすすめ!
  • 数式を最小限に留めつつ、異常検知の考え方や手法が学べる!
  • ディープラーニングを用いた最先端の手法をコードとともに学べる!
  • 異常検知に着目した書籍自体が、日本では貴重である!

【発展】Python で動かして学ぶ!あたらしいベイズ統計の教科書

この本のタイトルには「ベイズ統計」とあり、機械学習とどう関係するかわからない人も多いと思います。しかし、ディープラーニングをはじめとした機械学習手法は、勾配法ではなくベイズ統計を用いて学習することができるため、実は密接な関係にあります。

特に MCMC 法は機械学習においても重要度がさらに増していくと考えられるため、この書籍も機械学習に携わる人は必見です。

数式に馴染めない方も、便利なライブラリを用いたコードが数多く掲載されており、直感的に理解できる構成になっています。これまでの機械学習のパラメータ推定とベイズ推定を比較してみるととても興味深いと思います。

ここがおすすめ!
  • 複雑なベイズ推定の計算を数式無しで実行できるプログラム方法が紹介されている!
  • MCMC 法のような機械学習で役立つ手法をコードとともに学べる!
  • ベイズ的な考えを、自身の実務やコードに取り入れることができる!

+ α 駆け出し機械学習エンジニア・本気で機械学習エンジニアを目指す人向け

機械学習エンジニアは、機械学習のモデルを作るだけでなく、データ収集やアプリ開発など様々な技術を身につける必要があります。そこで、最後に、プログラミングだけでなく、機械学習エンジニアという仕事に役立つ書籍を紹介します。

【定番】データ収集から Web アプリ開発まで 実践で学ぶ機械学習活用ガイド

この本では、機械学習の活用に必要な技術が一冊にまとまっています!データベースやサーバーなどの環境構築からスクレイピングによるデータ収集まで、一般的な機械学習の書籍には掲載されていない知識が多く含まれていることが大きな特徴です。

特に前半部分については、機械学習に実務で携わるすべての人が知っておくべき内容であり必見です!後半部分には、興味深い応用例が複数紹介されており、自身の関心と近いものは非常にためになると思います。

これから初めて、機械学習エンジニアリングや機械学習アプリに携わる人がまず読むべき一冊です。ただし応用例に関して、そのままでは動かないことがあるため注意してください。

ここがおすすめ!
  • モデル構築以外の機械学習エンジニアに求められる技術を簡潔に学べる!
  • この書籍をきっかけに、さらなる知識の深化へとつながる!
  • 実際の機械学習エンジニアリングの流れをつかめる!

【発展】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

実務で機械学習を用いる際には、個人で機械学習モデルを作成するときには想像もつかないような様々な要因を考慮する必要があります。しかし、それらの知識は各エンジニアの頭の中にしか存在せず、状況ごと個別に対処するしかありませんでした。

ところが、この書籍では筆者の豊富な経験をもとに、機械学習システムを多くのパターンに分類しています。各パターンごとにどういった課題のときに用いるか、利点や課題は何かが解説されており、これからシステムを作成するエンジニアにとって非常に有益な一冊です。

それだけでなく、品質テストもパターン化されており、自身が検証したい内容に応じて手法を選択できたり、豊富なアンチパターンが紹介されていることも特徴です。

ここがおすすめ!
  • 実際の作成したいシステムに適した手法や推論方法、品質テストを選択できる!
  • 機械学習エンジニアが起こしてしまいがちな誤りを知ることができる!
  • 豊富なコードにより、実務ですぐに使える技術が身につく!

最後に

いかがだったでしょうか。たくさんある書籍の中で「機械学習・ディープラーニング」領域でオススメの書籍をピックアップしました。

今回紹介しきれなかった素晴らしい書籍も多く存在するので、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

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。

次回は「教養としての AI」をテーマにおすすめ書籍を紹介する予定なので、お楽しみに!

大人気コース「Python & 機械学習入門コース」が無料!

現在 e ラーニングプラットフォーム「キカガク」に無料登録すると、これまで多くの方にご受講頂いた、Python の基礎から機械学習の数学やプログラミングまでを学べる大人気コース「Python & 機械学習入門コース」が無料です。

好評である手書きの数学とハンズオン形式のプログラミングを通じて、初学者でも数学の理論から実装まで一から学習できます。また、動画で丁寧に解説しているため、迷うことなく最後まで継続して学習しやすいです。

Python の基礎から機械学習を学習したい方は、ぜひ教材の1つとしてご利用ください!