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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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。
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
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。
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評判・口コミ
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！
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。
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AI開発力を鍛える！機械学習と最適化による問題解決講座
書籍情報
ポチップ
現場のボトルネックを機械学習と最適化を駆使して突破する！
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本書はAI開発の現場で起こる「実装までの谷」に落ち込み、開発に行き詰まっている方に向けて、機械学習および最適化を利用した解決方法を解説した書籍です。
多様な課題に対処できる力を身につけてもらえるよう、単に対処法を示すだけでなく、その背景にある考え方も説明していますので、より深い理解を得ることができます。
【現場で起こる次のような問題を解決】
・機械学習と最適化の問題に落とし込むには？
・機械学習手法は何を使えばよいか？
・可能な試行回数が少ないときはどうすればよいか？
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!
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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、4冊、紹介します。
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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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。
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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)。
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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。
対称性と機械学習
書籍情報
ポチップ
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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システム制御理論と統計的機械学習
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ポチップ
本書は、近年の人工知能技術の基盤をなす「統計的機械学習」の言葉でシステム制御理論を解説する、これまでにない1冊です。
ベイズ統計の枠組みでダイナミクスの制御と推定を体系的に解説したうえで(第3~6章)、
・システム同定/モデル低次元化を教師あり/教師なし学習としてとらえる(第8章)
・現代制御論の視点から強化学習の基本動作を理解する(第9章)
・制御系設計における凸最適化と確率勾配法の利用法を整理する(第11章)
といった話題を通して、システム制御と機械学習という2つの分野を広く見渡すことができます。前提知識を仮定せず、数学的な説明とコンピュータによる演習（本書で用いたPython・MATLAB 用のソースコードは森北出版Webサイトの本書籍ページ「関連サイト」から入手できます)を通して、多角的かつ着実に理解を深めることができます。
人工知能分野との接点を重視して制御理論を(再)学習したい方、機械学習の知識を物理的なシステム制御に役立ててみたい方、ダイナミクスのデータ科学に通底する数学に興味をお持ちの方、いずれの方にもおすすめです。
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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。
教養としての機械学習
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ポチップ
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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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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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！
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【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
評判・口コミ、出版社ポスト
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
書籍情報
ポチップ
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
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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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。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。
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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。
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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ポチップ
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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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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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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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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ポチップ
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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スッキリわかるPythonによる機械学習入門 第2版
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ポチップ
シリーズ累計90万部突破！ 機械学習入門の決定版！
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講義経験から導き出した繰り返し丁寧に積み上げる解説で、初学者でも必ずMLのスキルが身に付く！
本書が、現場で使える機械学習（ML）のスキルを効率的に理解・習得できる3つのコンセプトはこちら。
【1】ゼロから学びたい人に適した構成
豊富な講義経験から導き出した学習メソッドを適用し、読者が一歩ずつ確実に理解を深めていけるよう、さまざまなデータを利用して、楽しみながら反復練習を行う構成となっています。
本書を読了すると、表データなら「基本的な機械学習によるデータ分析」を「自分1人の力」で行える力が身に付きます。
【2】自然と身に付くライブラリの使い方
ひたすら数式を並べたり、Pythonライブラリのさまざまな使い方を単純に一覧で紹介するといった解説は行っていません。
データ分析のストーリーの中で、必要なタイミングで必要な分析手法を都度紹介していきます。復習用に、学習項目の一覧やライブラリの構文一覧も別途用意しています。
【3】「ひとり」でも学べるサポート情報が豊富
本書は、プログラミングを通して機械学習の基礎を習得することを目指しています。プログラミング学習で最も肝要なことは、文法を覚えることではなく、エラーに直面した際のトラブルシューティングです。
本書では、初心者が陥りがちなミスとその解決策を「エラー解決・虎の巻」として巻末にまとめているので安心です。
scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第3版
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ポチップ
Pythonを代表する機械学習ライブラリ、scikit-learn、Keras、TensorFlowを利用し、幅広い分野の機械学習に対応する方法を網羅的に解説した、機械学習エンジニアの必読のベストセラーの改訂版です。
この改訂版では、大規模言語モデルや拡散モデルなどの生成AIの基本となるトピックもカバーしています。また、より大規模なデータを使用し、より現実的実践的な問題解決ができるように配慮されています。サンプルコードはノートブック形式で提供されており、実際に手を動かしながら、さまざまな機械学習のニーズに応えられる幅広い知識とスキルを得ることができます。
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機械学習のための確率過程入門 (増補改訂版) 確率微分方程式からベイズモデル,拡散モデルまで
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ポチップ
ベイズモデル、生成AIの数学的動作原理を学ぶ
今回の増補改訂によって説明を追加本書は、機械学習の道具として使われている確率過程の書籍です。確率過程とは、誤解をおそれずにひと言でいえば「パラメータにしたがってランダムに変動するデータを解析するための数学の一分野」です。すなわち、ベイズモデル、生成AIの数学的動作原理です。
日進月歩の勢いで発展を遂げる機械学習の研究成果を各自の専門領域に取り入れるには、これらの中で道具として使われている確率過程の基礎的な知識が必要不可欠です。本書では、数学的な厳密性は犠牲としながらも、機械学習の最新の結果を理解するために最低限必要と思われる内容にしぼって、確率過程について説明しています。
amazon.co.jp書籍情報より引用
今回の増補改訂によって内容を大幅に追加しています。
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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