機械学習について知りたい人のために、おすすめの本を紹介します。
機械学習は、アルゴリズムと統計を使ってコンピューターが経験から学び、明示的なプログラミングなしにタスクを改善するAIの一分野です。データからパターンを発見し、予測モデルを自動的に構築。この技術は、ウェブ検索、推薦システム、自動運転車、医療診断など、多くの産業で革命的な変化をもたらしています。データドリブンな意思決定の未来を形作る鍵となります。
まずはじめに、機械学習がわかる本のおすすめ5選を紹介します。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介します。
あなたは、次のどれに当てはまりますか？
- データサイエンティスト： 機械学習の理論とアルゴリズムを深く理解し、実践的な問題に応用したい
- IT学生： 機械学習の基礎知識とスキルを習得し、キャリアを形成したい
- ソフトウェアエンジニア： 既存の開発スキルに機械学習を加え、より高度なアプリケーションを開発したい
- ビジネスアナリスト： データ駆動型の意思決定に機械学習を活用したい
- プログラミング初心者： 人工知能分野への入門として機械学習の基本を学びたい
- プロジェクトマネージャー： 機械学習プロジェクトを効果的に管理し、チームをリードしたい
- 研究者： 最新の機械学習技術とその科学的な進展に関心がある
- マーケティング専門家： 顧客データの分析と市場予測の精度を高めるために機械学習を利用したい
- フリーランスのコンサルタント： 機械学習の知識を提供し、クライアントのビジネスをサポートしたい
- AI愛好家： 最先端の技術として機械学習のトレンドと応用に興味がある
あなたの興味関心にあった本をみつけて、読んだり学んだりしてみましょう！
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4月16日(木)まで
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おすすめ5選）機械学習の本
機械学習がわかる本のおすすめ5選を紹介します。
パターン認識と機械学習 上 ベイズ理論による統計的予測
書籍情報
ポチップ
2006年出版以来、amazon.comの人工知能部門で世界的トップセラーとなり、たちまち４刷となった英語版原著Pattern Recognition and Machine Learning、待望の日本語版。５名の監訳者のもと、選りすぐられた日本人研究者達14名によって丁寧に訳出。ベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説。
amazon.co.jp書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
かなり気合を入れないと読めない本だが、それでも読んでよかったと感じる人が多い。全てのことが数式で1から説明されているため論理は明快だが、言葉足らずなところがあり整理しながら読まないと内容が頭に入ってこない。また章ごとに翻訳者が異なるため原著を参照しないと意味を取りにくい箇所もある。実践書ではなく機械学習の背後にある統計・確率論の理論書であるため、実務でしばらく使ってから「この手法はどういう理屈なのか」と疑問を持ち始めた人にちょうどよいという評価が多い。独学より輪講や読書会での活用が勧められることも多い。
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
書籍情報
ポチップ
Pythonの機械学習用ライブラリの定番、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ます。
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ます。
amazon.co.jp書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
難しい数式はほとんど出てこず、scikit-learnを使う上でのHow toを身につけるのに最適な一冊と高く評価されており、類書と比べて群を抜いてわかりやすいとの声がある。サンプルコードが豊富で、各アルゴリズムの長所・短所・パラメータがまとめられている点も好評だ。一方で、本当に機械学習を何も知らない人が最初に読むべき一冊との評価がある反面、教師なし学習の説明は初学者がいきなり理解できるレベルではなく、理論的な背景を深く学ぶには別の書籍との併用が必要という意見もある。
読者のXポスト例
確率的機械学習 入門編 I 基礎と線形モデル
書籍情報
ポチップ
Kevin P. Murphy Probabilistic Machine Learning: An Introduction" (MIT Press 2022) の全訳(2分冊)。
amazon.co.jp書籍情報より引用
基礎の数学からスタートし、機械学習の考え方をじっくり理解することができる決定版テキスト。
IとIIの2分冊.第I巻では基礎の数理と線形モデルを扱う。
読者感想のAIまとめ
この本の読者レビューがほとんど見当たりませんでした。原著（Probabilistic Machine Learning: An Introduction）の英語レビューや、本書を読み始めた方のブログ記事をもとに、入手できた情報でまとめました。
確率モデルに基づく機械学習・深層学習の基礎が丁寧に整理されており、数理統計の基礎がある読者が機械学習を体系的に学び直すのに適していると評されている。特に記述の平易さが特徴で、豊富なPythonコードや演習問題も付属しており、実践的な理解を深められる点が好評だ。大学生から業界のプロフェッショナルまで幅広い層を対象とした包括的な教科書だが、ボリュームが非常に多く、全体を読み通すには相当な時間と気力が必要とも言われている。
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
書籍情報
ポチップ
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。
amazon.co.jp書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
この本の読者レビューはほとんど見当たりませんでした。原著（英語版）の評価と書籍の内容紹介をもとにまとめました。
第1章を読み終えた読者から「あらゆるデータ実務者が読むべき目を開かせてくれる本」との評価があり、AIリスク管理への意識を高めるのに役立つと好評だ。専門家からも「社会的・技術的両面から責任あるAIへの包括的なアプローチを提示し、実務者がResponsible AIの核心概念と日常業務を結びつけるための有益な手法を提供している」と高く評されている。説明可能性・バイアス管理・プライバシーなどをPythonの実装例とともに扱っており、理論と実践のバランスが取れた一冊との評価が多い。
機械学習のための数学
書籍情報
ポチップ
機械学習のための数学の知識が一冊に!
最小限の前提知識から機械学習に必要な数学の概念を説明し、機械学習の四つの手法を導出する。機械学習は社会の幅広い領域に応用されるようになり、より多くの人が機械学習を利用し、学ぼうとしている。機械学習のライブラリやソフトウェアがより簡単に利用できるようになってきている一方で、機械学習を学びたい多くの人にとって、背後にある数学的な概念の理解が一つのハードルとなっている。
本書はそのような機械学習と数学のギャップを埋めるため、機械学習で利用される基本的な数学について必要な知識を一冊にまとめたものである。最小限の前提知識から各トピックの数学的概念を説明し、機械学習の基本的な手法について導出を行う。対象となる手法は、線形回帰、主成分分析、混合ガウスモデル、サポートベクターマシンの四つである。数学に慣れている学生や社会人にとって、各手法の導出は機械学習を学ぶきっかけとなるだろう。また、数学に慣れていない人にとっては、数学的概念を適用するときの直感と実践的な経験を養うことに本書は役に立つだろう。
各章末には演習問題が用意され、そこで理解度を確認できる。また、本書には多くの図と例が登場し、読者の直感的な理解を助け、無味乾燥になりがちな学習を動機づけるように工夫されている。そのため、本書は特に、機械学習と数学の基本を学ぶ初学者に適するものである。
amazon.co.jp書籍情報より引用
読者感想のAIまとめ
この本の日本語の詳細な読者感想はまだ少ない状況です。原著（英語版）のレビューや、原著を読んだ方の感想をもとにまとめました。
KaggleコンペティションをきっかけにMathematics for Machine Learningを読んだ読者の記録によると、数式を完全に理解するまで追い、実際に手を動かして式変形を繰り返しながら読み進めるスタイルが推奨されており、355ページを70日かけて精読したとの記録がある。専門家からは現代の機械学習を支える数学の美しい解説書であり、機械学習の基礎を深く理解したい人へ強く推薦できるとの評価がある。豊富な説明図が難しい概念をわかりやすく伝えており、各章末の演習問題も充実していると高く評されている。
注目の新刊）機械学習の本
機械学習がわかる本の注目の新刊を、2冊、紹介します。
ここから学ぶ統計的機械学習 Pythonで実践! 確率・統計から推定・学習理論まで
書籍情報
ポチップ
Pythonの基本操作から確率・統計、SVMやブースティング、時系列解析、生成AI までを解説！練習問題付き
amazon.co.jp書籍情報より引用
本書は、Python を使って「確率・統計」そして「機械学習」の世界を、やさしく、そして着実に学んでいくための一冊です。数式をただ読むだけでなく、実際にコードを書いて動かしてみることで、「なるほど、こういうことだったのか」と納得しながら理解を深めていきます。
本書は、Python を通してデータの世界に一歩踏み出したいと考えるすべての人に向けています。プログラミングや統計に初めて触れる高校生・大学生はもちろん、データ分析やAI に興味を持つ社会人の方にもおすすめです。
読者が本書を通して、
• Python の基本文法とデータの扱い方を身につける
• 確率や統計の考え方をプログラムで理解する
• AI・機械学習の基礎を体験的に学ぶ
ことを目指しています。
じわじわわかる機械学習 データ分析・AIアルゴリズムのなかみ
書籍情報
ポチップ
●一冊目に読みたい機械学習の超入門。数式なしで基礎がわかる！
本書は、機械学習の「なぜ？」から「どう使うか？」までを、この一冊で解き明かす「機械学習入門」です。教師あり・なし学習といった基本から、PCA、t-SNE、UMAPによる次元削減、さらには最新のディープラーニング（CNN、RNN、Transformer）、強化学習まで、重要トピックを網羅。難解な概念も、豊富な図解と具体的な応用例を通じて、視覚的かつ実践的に、高校生でも理解できる平易な文体で理解を深めることができます。また、できるだけ数式は使わず、図解を中心に丁寧に基礎理論を解説しているため、数学が苦手な学生や新人ITエンジニアの方でも安心して読み進められます。モデル評価やデプロイ、倫理といった実践的側面にも触れ、この一冊で機械学習の全体像を把握し、次世代AIスキルの基礎を習得できる必携書です。
amazon.co.jp書籍情報より引用
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。
仕事ではじめる機械学習 第2版
書籍情報
ポチップ
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!
amazon.co.jp書籍情報より引用
確率的機械学習 入門編 II 非線形モデル
書籍情報
ポチップ
基礎の数学からスタートし、機械学習の考え方をじっくり理解することができる決定版テキスト.IとIIの2分冊.第II巻では深層ニューラルネットワークなどの非線形モデルを扱う。
amazon.co.jp書籍情報より引用
グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
書籍情報
ポチップ
★この本がないと始まらない★
本書は、基礎から丁寧に解説しつつ、広範な範囲を取り扱う。
amazon.co.jp書籍情報より引用
カタログ的な解説ではなく、解明されている理論に基づき、本質を解説する。
より深い洞察と息の長い知識を学べる決定版テキスト!
Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第3版
書籍情報
ポチップ
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！
amazon.co.jp書籍情報より引用
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
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
書籍情報
ポチップ
機械学習とディープラーニングの基本がわかる！
amazon.co.jp書籍情報より引用
機械学習・ディープラーニングについて学ぶための、図解形式の解説書です。エンジニア1年生、機械学習関連企業への就職・転職を考えている人が、機械学習・ディープラーニングの基本と関連する技術、しくみ、開発の基礎知識などを一通り学ぶことのできる、最初の1冊目にふさわしい入門書を目指します。
機械学習のための連続最適化 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
書籍情報
ポチップ
最小の努力で、最大の学びがここにある!
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・境界分野が面白い! 基礎から最先端まで,骨太の一冊!
・機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。
・おだやかではない。かつてこれほどの教科書があっただろうか。
Pythonではじめる機械学習
書籍情報
はじめて学ぶ人も、既習者にも！
「機械学習のしくみをしっかり学びたい」と思っている方、必見！「全体像がつかめる」×「しくみがわかる」
ていねいでわかりやすい解説と豊富な実装例で、広がり続ける機械学習の世界に踏み込む、入門書の決定版。
さまざまな機械学習のアルゴリズムに対して、その位置づけとしくみを同時に理解でき、単なる付け焼き刃でない「広く深い」知識が得られます。●幅広いトピックを網羅
「機械学習とは何か」から、識別・回帰などの初歩的な手法、サポートベクトルマシンやニューラルネットワーク、深層学習や強化学習などの応用手法まで、最新の話題を含む幅広いトピックを扱っています。●直感的な解説
多岐にわたる機械学習のアルゴリズムを、入力データと出力形式の組み合わせにもとづいて直感的に整理・分類しており、全体を無理なく俯瞰できます。複雑で抽象的な説明になりがちな理論も、小気味よい語り口の解説で自然に理解できます。●例題・演習問題による実践
amazon.co.jp書籍情報より引用
本文中の例に加え、例題・問題が豊富で、手を動かしながら理論と実装のつながりを体験できます。演習問題には解答つきで、独習にも最適です。
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
書籍情報
ポチップ
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。
amazon.co.jp書籍情報より引用
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。
機械学習 ベイズと最適化の観点から〔原著第2版〕
書籍情報
ポチップ
機械学習とはデータから学習して予測を行うことである。統計的学習、統計的信号処理、パターン認識、適応信号処理、画像処理と画像解析、システム同定と制御、データマイニングと情報検索、コンピュータービジョン、計算理論的学習などのさまざまな分野において研究・開発が行われており、現在でもその進歩はとどまるところを知らない。
本書は、機械学習に関して、基本的な内容から最新の話題までを解説する書籍である。まず、確率と統計の入門事項を解説する。次に、パラメーター推定、平均二乗誤差の線形推定、確率的勾配降下法、最小二乗法、ベイズ分類などといった、どちらかといえば古典的な手法を解説する。その後で、凸解析によるアプローチ、スパースモデリング、再生核ヒルベルト空間上での学習、ベイズ学習、モンテカルロ法、確率的グラフィカルモデル、粒子フィルター、ニューラルネットワーク、深層学習、次元削減などといった、より高度な内容を解説していく。なお、特に深層学習やノンパラメトリックベイズ法に関しては、原著の改訂にあたって大きく加筆が行われ、大変多くのページが割かれている。
本書では、長年にわたり研究されてきた主要な道筋や取り組みを提示することにより、機械学習への統一的な文脈での解説を試みている。それによって、この話題を学びたいと考えている初学者にとって、アカデミックな観点だけでなく、応用レベルに近い方法やアルゴリズムの観点からも価値のある書籍となっている。
amazon.co.jp書籍情報より引用
理解を深める線形代数 データサイエンスと機械学習の本質にせまる
書籍情報
ポチップ
本書は「新しい線形代数」の教科書である。
技術の発展にともなって時代が大きく変わろうとしている昨今、大学の初学年で学ぶ数学も、古典的な内容を学習するだけでなく新しい科学やテクノロジーにも柔軟に対応できるようになることが好ましい。特に線形代数は現代の科学の基礎的な中枢の1つになっているため、新しいトピックを説明した参考書も実務者には必要とされるだろう。しかし、これを使いこなすには、線形代数の基本を本質的に理解しておくことが必要である。そこで、本書では、線形代数の内容に現代のニーズに合うものを取り込みながら、線形代数の本質を深く理解できるような説明を心がけた。
例えば、現代において飛躍的に発展しているデータサイエンス、機械学習、AI といった分野では、マトリクスは、変換作用素としてだけでなく、時間と場所によって値が決まる2 次元データを表したり、ユーザーとアイテムのように2 つの変数の関係性を分析するための対象として取り扱われたりするようにもなってきた。それに従い、従来の線形代数の教科書にはあまり取り上げられなかった、マトリクスそのものの特徴を抽出するような方法が重要視されるようになってきた。特異値分解はその1 つである。この特異値を求めることは固有値を求めることにつながり、また固有値を効率良く求めるQRアルゴリズムが重要になってくる。そこで、本書では、現代の線形代数のニーズに合わせて、この特異値分解や固有値分解、QRアルゴリズムやそこに使われるQR分解についても説明することとした。
このように、本書を通して線形代数の本質を深く理解することで、例えば「固有値の計算はできるが固有値が何を表しているのかよくわからない」というようなこともなくなると考える。
amazon.co.jp書籍情報より引用
機械学習によくある質問と回答
機械学習について、初心者からよくある質問と回答を５つ紹介します。
機械学習とは何ですか？
回答: 機械学習は、コンピュータがデータから学習し、経験に基づいて決定や予測を行う技術の分野です。
これにより、明示的なプログラミングなしにタスクを実行する能力をコンピュータに与えることができます。
機械学習で使用される主なアルゴリズムのタイプは何ですか？
回答: 機械学習の主なアルゴリズムのタイプには、教師あり学習、教師なし学習、強化学習があります。
教師あり学習ではラベル付きデータを使用し、教師なし学習ではラベルのないデータを使います。
強化学習では、環境との相互作用から学習します。
機械学習に必要な前提知識は何ですか？
回答: 機械学習を学ぶには、基本的なプログラミングスキル（特にPython）、数学（特に統計学、確率論、線形代数）が必要です。
これらの知識は、機械学習の理論とアルゴリズムを理解するのに役立ちます。
機械学習の実用的な応用例は何ですか？
回答: 機械学習は多くの分野で応用されています。
例えば、画像認識、音声認識、推薦システム、自動運転車、医療診断、金融取引の予測などがあります。
これにより、効率性の向上や新しい洞察の発見が可能になっています。
機械学習プロジェクトを始めるにはどうすればいいですか？
回答: 機械学習プロジェクトを始めるには、まず解決したい問題を明確にし、適切なデータセットを収集します。
次に、データの前処理を行い、適切な機械学習モデルを選択して訓練します。
最後に、モデルのパフォーマンスを評価し、必要に応じて調整します。
機械学習のスキルが活かせる職種とは？
機械学習に関する知識や経験は、現代の技術業界において非常に重要であり、多岐にわたる分野で活用されています。
このスキルを習得することによって、以下のような仕事を担当することができます：
- 機械学習エンジニア:
- アルゴリズムとデータ処理技術を使用して、機械学習モデルを開発、訓練、評価し、それらを実際の問題解決に適用します。
- データサイエンティスト:
- データ探索、統計分析、機械学習モデリングを通じて、ビジネスや科学研究のための洞察を提供します。データ駆動型の意思決定を支援するために、複雑なデータセットから価値ある情報を抽出します。
- AIリサーチャー:
- 人工知能の基礎研究に従事し、新しい機械学習アルゴリズムや技術の開発を行います。最先端のAI技術を追求し、学術論文や研究成果を発表します。
- ビジネスインテリジェンス（BI）アナリスト:
- 機械学習モデルを使用して、ビジネスの運営に関連するデータから洞察を得ます。ビジネスの成長に役立つ情報を提供し、戦略的な意思決定を支援します。
- ソフトウェア開発者:
- 機械学習を応用したソフトウェア製品やサービスを開発します。これには、ウェブアプリケーション、モバイルアプリ、組み込みシステムなどが含まれます。
- プロダクトマネージャー:
- AIや機械学習を活用した製品やサービスの企画、開発、市場投入を管理します。技術的な背景を持つことで、開発チームとのコミュニケーションがスムーズになります。
- システムアナリスト:
- 機械学習技術を組み込んだシステムの設計と分析を行います。技術的な要件の定義、システムアーキテクチャの設計、問題解決策の提案などを担当します。
- コンサルタント:
- 機械学習やデータサイエンスに関する専門知識を生かして、企業や組織に対して技術的な助言やソリューションを提供します。ビジネスプロセスの最適化や新しいビジネスチャンスの創出を支援します。
機械学習の知識や経験は、金融、医療、製造、小売、エンターテインメントなど、さまざまな業界でのキャリアに有益です。
データの価値を最大化し、革新的な製品やサービスを開発するために、多くの企業が機械学習の専門家を求めています。
まとめ
機械学習について知りたい人のために、おすすめの本を紹介しました。
まずはじめに、機械学習がわかる本のおすすめ5選を紹介しました。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介しました。
あなたの興味関心にあった本をみつけて、読んだり学んだりしてみましょう！
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