【2025年9月】機械学習がわかる本おすすめ5選

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世界は対称性にあふれている。入力に対する構造的な変換に対して不変であるのが対称性で、物理世界を扱う機械学習で効率的な学習を実現し、未知の状況にも対応できるようになるために欠かせない概念だ。

本書は関係する数学を基礎から解説した上で、対称性が機械学習の文脈でどのように表されるのかを示し、利用する手法を紹介する。
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原論文から解き明かす生成AI

書籍情報

原論文から解き明かす生成AI

菊田遥平（著）技術評論社（出版社）2025/8/18（発売日）304（ページ数）

高リスク分野のための機械学習　責任あるAI構築のための実践アプローチ

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変化の激しい生成AIの本質としくみを理解する

生成AI技術は目覚ましい進歩を続けています。そのため、表面的なトレンドを追うだけでは、そのしくみを理解することが困難になっています。こうした状況において、本書は生成AIを支える理論的基礎について原論文レベルまで深く踏み込んで解説し、読者が技術の核心部分を理解できるよう導く一冊です。本書の主な特徴は、以下の3つにあります。

1つ目の特徴は、Transformerから推論時のスケーリング則に至るまでの「生成AIの重要な理論」について、原論文の内容を参照しながら数式と図版を用いて詳細に解説しています。2つ目の特徴は、英語・日本語を問わず既存の文献ではあまり扱われていない分布仮説の実験的根拠や拡散モデルの数学的保証など、「生成AIを理解する上で、重要であるものの他の書籍などで十分に扱われていない理論」も丁寧に掘り下げています。3つ目の特徴として、「演習問題とGitHubサポートページを連携させた読者参加型の学習環境」を提供し、より深い学びをサポートしています。

本書を通じて読者は、生成AIに関わる重要な理論について深い理解を得ることができるだけでなく、原論文レベルの内容を読み解く力を身につけることができます。これにより、新たなモデルや技術動向を独力で理解し、急速に変化する技術トレンドへの自律的なキャッチアップ能力を獲得することができるでしょう。表面的な知識ではなく、生成AI技術の本質的な理解を求める全ての方にとって、必携の一冊です。

（こんな方におすすめ）
生成 AI 分野の理論の基礎をキャッチアップしたいと考えている方々
機械学習を学んでいる学部生や院生の方々
機械学習を業務で活用しているエンジニア
異分野の研究者の方々
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高リスク分野のための機械学習　責任あるAI構築のための実践アプローチ

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Patrick Hall, James Curtis, Parul Pandey（著）高江洲勲, 伊東道明, 園田道夫, 北條孝佳, 石川太一（翻訳）オライリージャパン（出版社）2025/9/26（発売日）476（ページ数）

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

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本書は、機械学習モデルがもたらす重大なリスクを軽減し、責任あるAI運用を実現するための実践ガイドです。特に「高リスク」な意思決定が行われる分野、たとえば生体認証による識別、重要インフラの管理、教育、雇用、公共および民間の必須サービス、法執行、移民および国境管理、刑事司法、そして民主的プロセスなどにおける事例を重視しています。

本書は三部構成となっており、第Ⅰ部では実践的なアプリケーションの観点から主要な問題を論じ、第Ⅱ部で構造化および非構造化データの観点からトビックをさらに深掘りし、実装上の課題や分析手法を具体的に検討します。第Ⅲ部では現実世界の高リスクな事例をもとに、成功のための実践的な助言を提示します。説明可能性、安全性、バイアス、プライバシーなどの課題に対し、Pythonベースの実践的ツールを活用した具体的対策を提供し、実務者が主体的にリスクを管理できる指針を提供します。
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ロングセラー）機械学習の本

機械学習がわかる本のロングセラーを、10冊、紹介します。

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

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秋庭伸也（著）翔泳社（出版社）2019/4/1（発売日）197（ページ数）

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

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機械学習アルゴリズムの違いが見てわかる！

「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか？本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いて解説した機械学習の入門書です。

いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムを図解し、わかりやすく解説しています。アルゴリズムごとに項目を立てているので、どのアルゴリズムがどのような仕組みで動いているのか比較をしやすくしています。

これから機械学習を勉強する方だけでなく、実際に機械学習を業務で使用している方にも新しい気付きを得られるのでお勧めの1冊です。
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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

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森下光之助（著）技術評論社（出版社）2021/8/4（発売日）272（ページ数）

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機械学習の研究開発が急速な勢いで進んでいます。
理論研究はもちろん、機械学習手法が実装されたオープンソースのパッケージ開発も進み、それらを実務で利用するためのノウハウも蓄積されてきています。
結果として、機械学習をはじめたばかりの入門者でも比較的高い精度の予測モデルを構築できるようになりました。

Deep Learning, Gradient Boosting Decision Tree, Random Forestなどの機械学習モデルは高い予測精度を誇りますが、モデルの解釈性が低いという欠点があります。
これらの複雑なブラックボックスモデルにおいて、モデルがなぜそのような予測を行っているのかを知ることは困難ですが、データ分析者自身がモデルの振る舞いを把握し、説明責任を果たすことを実務においては頻繁に求められます。

本書では、このような予測精度と解釈性のトレードオフを克服するための手法について、実務において特に有用と考えるものを厳選して紹介します。（中略）

本書は機械学習の解釈手法を実用して頂くことを目的としています。
Pythonでゼロから手法を実装することを通じて解釈手法のアルゴリズムを理解し、実データの分析を通じて解釈手法の勘所を押さえて頂きます。
機械学習の解釈手法は強力な反面、使い方を誤ると間違った結論を導いてしまう危険もあります。
本書では解釈手法を実用する際の注意点についても丁寧に触れています。
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Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書　第3版

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Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書　第3版

伊藤真（著）翔泳社（出版社）2022/7/19（発売日）440（ページ数）

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Pythonプログラムを動かしながら機械学習の基礎をしっかり学べる！

【本書の目的】
人工知能関連サービスや商品開発において機械学習の基礎知識が必要となります。
本書では数式とPythonプログラムをつなげて機械学習の基礎をしっかり学ぶことができます。

【本書の特徴】
本書は、機械学習の原理を数式でしっかり理解し、Pythonプログラムによってその理解を深めていくことができる書籍です。
・数式とコードを連携して解説
・学習内容を「要点整理」で復習
・TensorFlow 2.7に対応
・Python 3.9に対応

【読者が得られること】
機械学習のしくみとPythonプログラムをつなげて理解できます。

【対象読者】
機械学習の基礎を数学的な原理からプログラム実装までしっかり学びたい理工学生・エンジニア
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評判・口コミ、出版社ポスト

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Pythonプログラムを動かしながら機械学習の基礎をしっかり学べる！

本書の特徴
✅数式とコードを連携して解説
✅学習内容を「要点整理」で復習
✅TensorFlow2.7に対応
✅Python3.9に対応

『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書第3版』好評発売中！https://t.co/SZAPWAVvym #Python pic.twitter.com/4x9tX5QTRB
— 翔泳社の本 (@shoeisha_books) August 25, 2022

② Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書第3版

機械学習の勉強だけじゃなく、数学の勉強もPythonの勉強もこれ1冊でできて便利🙆🏻‍♀️https://t.co/cbFsOp37RJ
— にしゆか (@nsyk_tw) July 31, 2023

仕事ではじめる機械学習　第2版

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仕事ではじめる機械学習　第2版

有賀康顕, 中山心太, 西林孝（著）オライリージャパン（出版社）2021/4/23（発売日）352（ページ数）

Python機械学習プログラミング［第3版］達人データサイエンティストによる理論と実践

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2018年の発行以来、多くの読者に支持された書籍を全面改訂!不確実性の高い機械学習プロジェクトについて、「仕事で使う」という観点から整理するコンセプトはそのままに、初版の発行後に登場した概念や課題を取り上げます。

「機械学習でいい感じにしてくれ」と突然上司に言われたとき、本書で学んだことが読者の力になるはずです。本書で得た知識は読者が「いま」困っている問題を解決する助けとなるでしょう。

第2版では「ML Ops」「機械学習モデルの検証」「バンディットアルゴリズム」「オンライン広告での機械学習」に関する新章を書き下ろし!
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Python機械学習プログラミング［第3版］達人データサイエンティストによる理論と実践

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Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili（著）株式会社クイープ（翻訳）福島真太朗（監修）インプレス（出版社）2020/10/22（発売日）688（ページ数）

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世界各国で翻訳された、機械学習本ベストセラーの第3版!

分類/回帰問題から、深層学習/強化学習まで、機械学習コンセプト全般をカバー。
理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。

第3版で敵対的生成ネットワーク、強化学習の各章を新たに追加し、scikit-learnやTensorFlowなどなど新規のPython環境に対応。
13~16章の内容をほとんど刷新しています。

著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学ぶことができて、理論と実践を架橋する解説書の決定版!
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評判・口コミ

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読み終わりました。20時間ほどで読み終え、全体的な機械学習や統計処理で必要なことがインプットできました。数学的な背景も学べたのでよかった。
これから２週目で理解をより深めます。

[第3版]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 https://t.co/8mG3CN80CJ
— ゆき (@nasu07201) June 9, 2021

ABEJAの長期インターンが決まってから必死こいて読んだ思い出深い名著の第3版...
Pythonのバージョン修正とTensorFlow2系に対応、GANと強化学習を追加と...

[第3版]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 (impress top gear)https://t.co/2ulsZL36Ez
— 砂時計 (@SANdglAss1229) October 15, 2020

教養としての機械学習

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教養としての機械学習

杉山将（著）東京大学出版会（出版社）2024/2/27（発売日）168（ページ数）

機械学習のエッセンス　実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム

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これだけは知っておきたい！
第三次AIブームを支える機械学習の入門書

AIのベースの一つである機械学習とは、コンピュータに大量のデータや経験を与えることによって、事象のパターン・ルールを発見し、予測などまでをも実現する技術である。

機械学習の基礎から筆者らの最先端の研究までを初めての人にもわかりやすく解説する一冊。
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機械学習のエッセンス　実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム

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加藤公一（著）SBクリエイティブ（出版社）2018/9/21（発売日）384（ページ数）

Human-in-the-Loop機械学習　人間参加型AIのための能動学習とアノテーション

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機械学習の原理を知るための、初めての入門

本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。

実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。
こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができるようになります。
また、処理系にはデファクトスタンダードであるPythonを使い、機械学習に必要な数学の知識もわかりやすく解説しています。

これから機械学習を始める学生さんや、いきなりプロジェクトに放り込まれていまいち理解できないままデータ分析の仕事をしているエンジニアの方にも最適です。
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Human-in-the-Loop機械学習　人間参加型AIのための能動学習とアノテーション

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Robert (Munro) Monarch（著）上田隼也, 角野為耶, 伊藤寛祥（翻訳）共立出版（出版社）2023/12/25（発売日）428（ページ数）

AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門　実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ

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本書は、Human-in-the-Loop機械学習(人間参加型AI)の活用により、効率よく高品質な学習データを作成し、機械学習モデルの品質とアノテーションのコストパフォーマンスを改善する方法を解説する。実世界で応用されるほとんどの機械学習モデルは、人間のアノテーターが作成した学習データセットを利用して構築される。それゆえ機械学習を実世界の問題に応用していくには、この学習データセットをいかに高品質とするかが重要である。学習データセットが高品質なら、単純な機械学習アルゴリズムでも実用的に十分な性能を引き出すことができる。

本書では、アノテーションのプロセスに能動学習という機械学習手法を導入して、アノテーションの品質とコストパフォーマンスを劇的に向上させるテクニックを軸に、AIと人が互いに助け合いながらより良いAIシステムを開発するために役立つ、幅広く、かつ奥深い知見を提供する。本書は4部構成の大著であり、Human-in-the-Loop機械学習や能動学習の解説だけではなく、アノテーションの品質管理手法やアノテーターの評価・管理手法、アノテーションツールの設計方法といった、実際の機械学習プロジェクトに必要な極めて実践的な内容を豊富に含んでいる。

データサイエンティストや機械学習エンジニアはもちろん、アノテーションの実務に関わる管理者・技術者にも本書を読んでいただき、人がより有効な形でモデル開発に関与する「人間参加型AI」の実現に繋げてほしい。
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AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門　実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ

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清水琢也 , 小川雄太郎（著）技術評論社（出版社）2020/4/13（発売日）256（ページ数）

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機械学習はAI(人工知能)の基礎技術です。今後AIの利活用が進むにつれて、機械学習をコンピュータシステムに組み込んでビジネスに活用できる人材(本書ではAIエンジニアと呼称します)がますます求められます。

機械学習には目的に応じたいくつかの手法が存在します。それらの手法を正しく使えるようになるために、本書はAIエンジニアが理解しておきたいレベルの深さで、各手法のアルゴリズム(動作原理)を丁寧に解説します。とくにアルゴリズムの目的や意味を理解できることをめざします。(アルゴリズムの背景にある高度な数学・統計学の理論についての説明は必要最小限にとどめ、)まずはプログラムを書いて動かし、その結果を見ながらアルゴリズムの長所・短所や、性能をチューニングするためのコツを学びます。

機械学習プログラムの作成には、プログラミング言語「Python」と機械学習ライブラリ「scikit-learn」を使用します。作成したプログラムは、クラウドサービス「Google Colaboratory」や手元のパソコンに構築する「Jupyter Notebook」の環境で簡単に動かせます。
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機械学習のためのプライバシー保護

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機械学習のためのプライバシー保護

J. Morris Chang, Di Zhuang, G. Dumindu Samaraweera（著）髙橋翼（監訳）吉永尊洸, 高濱修輔, 長谷川聡（翻訳）共立出版（出版社）2025/6/25（発売日）324（ページ数）