機械学習におすすめの本15選｜機械学習を勉強する手順を知ろう！

機械学習とは

機械学習とは、大量のデータからパターンやルールを発見して、データの予測や分析などをできるようにするための手法のことです。

機械学習は、AIにも利用されていて、データの中にあるさまざまな要素の中から結果に影響を与える要素を見つけ出し、データを分析できるようにしています。

機械学習は、正解のデータを使用する教師あり学習、グループ分けなどをする教師なし学習、強化学習の3つに分けられます。

本で学習するメリット

機械学習を本で学習するメリットには、さまざまなものがあります。

例えば、機械学習のための環境を構築する方法から機械学習の内容など、順を追って説明しているので、効率的に学習を進めることができます。

また、ネットなどの情報は正確かどうかを判断する必要がありますが、本は出版元が明らかになっているので、情報の正確さが保証されています。

機械学習を本で学ぶことで、効率的に正しい知識を身につけることができるのです。

機械学習におすすめの本15選

機械学習について学べる本には、さまざまなものがあります。

例えば、スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング、はじめてのディープラーニング、ゼロから作るDeep Learning、PythonとKerasによるディープラーニング、現場で使える! pandasデータ前処理入門、直感 Deep Learningなどの本があります。

ここでは、機械学習におすすめの本を15冊紹介していきます。

機械学習におすすめの本1：スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング

1冊めの機械学習におすすめの本は、スラスラ読める Pythonふりがなプログラミングです。

スラスラ読める Pythonふりがなプログラミングは、プログラムの読み方を説明して、わかりやすく解説しているPythonの入門書です。

機械学習によく使われるPythonのプログラムが何を意味していて、どう動くのかを理解できるようになり、自分がどのようなプログラムを作成しているのかを理解できるようになります。

機械学習におすすめの本2：はじめてのディープラーニング

2冊めの機械学習におすすめの本は、はじめてのディープラーニングです。

はじめてのディープラーニングは、PythonのプログラミングやNumPyを使用したプログラミング、ディープラーニングに必要な数学的の知識などを解説しているディープラーニングの入門書です。

機械学習でも必要な、ディープラーニングのベースであるニュートラルネットワークなどのさまざまな知識が身につきます。

機械学習におすすめの本3：ゼロから作るDeep Learning

3冊めの機械学習におすすめの本は、ゼロから作るDeep Learningです。

ゼロから作るDeep Learningは、外部のライブラリに頼らずにPython3でディープラーニングを作成して、ディープラーニングの原理を学べるディープラーニングの入門書です。

重みの初期値などの実戦でも使用するテクニックや、なぜディープラーニングは優れているかといった疑問についても取り上げています。

機械学習におすすめの本4：PythonとKerasによるディープラーニング

4冊めの機械学習におすすめの本は、PythonとKerasによるディープラーニングです。

PythonとKerasによるディープラーニングは、ディープラーニングフレームワークであるKerasの開発者が、Kerasに基づいて機械学習とディープラーニングの基本的な考え方について解説している本です。

機械学習とディープラーニングの基本的な考え方を身につければ、実戦でも大いに活用できることでしょう。

機械学習におすすめの本5：現場で使える! pandasデータ前処理入門

5冊めの機械学習におすすめの本は、現場で使える! pandasデータ前処理入門です。

現場で使える! pandasデータ前処理入門は、データの処理に必要なpandasライブラリを使用して、前処理の基本や手法について解説している本です。

初心者向けにわかりやすいサンプルを使って、pandasの基本操作やデータの前処理などについて学べるので、機械学習のためのデータ整形がスムーズにできるようになることでしょう。

機械学習におすすめの本6：直感 Deep Learning

6冊めの機械学習におすすめの本は、直感 Deep Learningです。

直感 Deep Learningは、直感的かつ短いコードでアイデアを実現できるKerasライブラリを使用して、ディープラーニングについて学べる本です。

TensorFlowのラッパーであるKerasを学ぶことで、自然言語処理、画像識別、音声合成、強化学習などのディープラーニングを使用したモデルを実装できるようになることでしょう。

機械学習におすすめの本7：［第2版］Python 機械学習プログラミング

7冊めの機械学習におすすめの本は、［第2版］Python 機械学習プログラミングです。

［第2版］Python 機械学習プログラミングは、機械学習の理論や数学的背景、Pythonコーディングによる実装など、機械学習全般について学べる本です。

Pythonのライブラリであるscikit-learnやTensorFlowなどを学ぶことで、実戦でも活用できる機械学習の手法を身につけることができます。

機械学習におすすめの本8：やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん

8冊めの機械学習におすすめの本は、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。

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほんは、機械学習の基本や数学的な考え方について、キャラクター同士の会話を通じて楽しく学べる本です。

機械学習にはどのようなものがあるかといった基本的なことから、機械学習を実際にプログラムの形にした場合の例まで丁寧に解説しています。

機械学習におすすめの本9：人工知能は人間を超えるか

9冊めの機械学習におすすめの本は、人工知能は人間を超えるかです。

人工知能は人間を超えるかは、GoogleやFacebookなどのさまざまな企業が開発している人工知能について、人工知能の研究者が最新技術のディープラーニングなどから、知能とは何か、人間とは何かについて問いかけている本です。

AIブームと機械学習との関わりから、機械学習が注目される背景などについて学べます。

機械学習におすすめの本10：詳細! Python 3 入門ノート

10冊めの機械学習におすすめの本は、詳細! Python 3 入門ノートです。

詳細! Python 3 入門ノートは、数多くのサンプルコードやPythonファイルからPythonの基本を学び、機械学習プログラミングのような応用的な使い方を身につけるための本です。

Pythonプログラミングにおける基礎的な部分から、さまざまなライブラリを使用した機械学習の手法などについて学べます。

機械学習におすすめの本11：60分でわかる! 機械学習&ディープラーニング

11冊めの機械学習におすすめの本は、60分でわかる! 機械学習&ディープラーニングです。

60分でわかる! 機械学習&ディープラーニングは、機械学習の基礎から最新の知識までを幅広く解説している本です。

機械学習の歴史や活用事例、機械学習を支える技術、中小企業や個人がビジネスで活用するためのヒントなどを知ることで、より効果的な機械学習の活用ができるようになります。

機械学習におすすめの本12：Pythonではじめる機械学習

12冊めの機械学習におすすめの本は、Pythonではじめる機械学習です。

Pythonではじめる機械学習は、Pythonのscikit-learnを使用し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本です。

機械学習の基礎や、機械学習を実装した予測モデル構築のために必要な、特徴量エンジニアリングやモデルの評価と改善などについて学べます。

機械学習におすすめの本13：深層学習教科書 ディープラーニング G検定 公式テキスト

13冊めの機械学習におすすめの本は、深層学習教科書 ディープラーニング G検定 公式テキストです。

深層学習教科書 ディープラーニング G検定 公式テキストは、日本ディープラーニング協会が認定する、ディープラーニング G検定について学習するための本です。

ディープラーニング G検定に向けて学習することで、ディープラーニングを事業に生かすための幅広い知識が身につきます。

機械学習におすすめの本14：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

14冊めの機械学習におすすめの本は、見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑です。

見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑は、機械学習のアルゴリズムを、オールカラーの図を使って解説している、機械学習の入門書です。

複雑で難しい機械学習のアルゴリズムが、どのような仕組みで動くかを図でわかりやすく学べるので、機械学習への理解がより深まることでしょう。

機械学習におすすめの本15：scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

15冊めの機械学習におすすめの本は、scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習です。

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習は、現実的な問題に対してサンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決するための手法について解説している本です。

scikit-learnを使った機械学習やTensorFlowを使った深層学習について、実戦的な学習ができます。

機械学習を勉強する手順4つ

機械学習を勉強するための手順は、大きく分けて4つあります。

具体的には、学習する機械学習のアルゴリズムなどの目標を設定すること、数学を勉強すること、プログラミング言語の基礎を学ぶこと、機械学習分野の知識を身につけることの、4つの手順です。

ここでは、機械学習を勉強するための手順を4つ紹介していきます。

機械学習を勉強する手順1：目標を設定する

1つめの機械学習を勉強する手順は、目標を設定することです。

機械学習で何をするかによって、機械学習で学ぶべきアルゴリズムは変わってきます。例えば、データを予測する場合には教師あり学習のアルゴリズムを使用したり、データのグループ分けをするためには教師なし学習のアルゴリズムを使用したりします。

機械学習で何をするかに合わせた目標を設定する必要があります。

機械学習を勉強する手順2：数学を勉強する

2つめの機械学習を勉強する手順は、数学を勉強することです。

機械学習を使いこなすためには、微積分や偏微分、線形代数、行列、標準偏差や回帰分析などの統計的知識といった、数学の知識が必要不可欠です。

数学は、機械学習を使う上での基本的な知識なので、初めに数学の勉強をすることで、その後の学習がスムーズにできるようになることでしょう。

機械学習を勉強する手順3：プログラミング言語の基礎を学ぶ

3つめの機械学習を勉強する手順は、プログラミング言語の基礎を学ぶことです。

機械学習を実装するためには、プログラミングをする必要があり、機械学習やAIの分野では主に、Pythonというプログラミング言語が使用されます。また、Object-CなどのC系の言語やJavaなどの言語も機械学習には使用されます。

実際にコードを書きながら学習することで、プログラミング言語への理解がより深まることでしょう。

機械学習を勉強する手順4：機械学習分野の知識を学ぶ

4つめの機械学習を勉強する手順は、機械学習分野の知識を学ぶことです。

数学やプログラミングの基礎知識が身についたら、最初に設定した目標に合わせて機械学習分野の知識を勉強します。

データを分類するランダムフォレストやクラスタリング、データを予測するための回帰、データの精度を高めるための次元削減など、さまざまなアルゴリズムの中から必要なものを選びます。

機械学習の勉強におすすめの本を活用しよう

ここまで、機械学習を勉強するための本や、勉強する手順などについて紹介してきました。

本を使用して機械学習を勉強すると、機械学習への理解がより深まることでしょう。

機械学習について勉強したいという方は、ぜひ機械学習の勉強におすすめの本を活用してみてください。