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。
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！
amazon.co.jp書籍情報より引用
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？
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
評判・口コミ
スッキリわかるPythonによる機械学習入門 第2版
書籍情報
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！
amazon.co.jp書籍情報より引用
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。
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
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。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。
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。
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
書籍情報
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。
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今回の増補改訂によって内容を大幅に追加しています。
機械学習のためのプライバシー保護
書籍情報
ポチップ
本書は、プライバシーに配慮しながら機械学習に取り組むための実践的なガイドブックです。
機械学習が社会実装されていく中で、さまざまな人々のパーソナルデータの活用には大きな期待が寄せられています。一方、パーソナルデータには他人に知られたくないセンシティブな情報が含まれることもあり、プライバシーへの配慮が求められています。プライバシー保護機械学習 (PPML) は、データのプライバシー保護と、機械学習モデルの有用性、の両立を図る研究領域であり、2010年代以降、北米を中心として社会実装が進められてきました。
本書では、PPMLの基礎知識から応用まで、幅広く取り扱います。近年の中心的技術である差分プライバシーをはじめとして、圧縮プライバシーやk-匿名化などの古典的なプライバシー保護技術についても解説します。また、これらのプライバシー保護技術の機械学習への統合に関して、ロジスティック回帰などの基礎的なもの、合成データの生成方法、データプラットフォームの構築方法といった実践的なユースケースを交えて紹介します。
本書の特長は、PPMLの基本的・実践的な手法をコード例 (Python) とともに学べる点です。そのため、プライバシーをどう保護するかの実践的スキルをステップバイステップで身につけることができます。先端的な研究に興味のある方だけでなく、産業界での適用に興味のある機械学習エンジニアやソフトウェア開発者にも有益な内容となっています。
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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。
教養としての機械学習
書籍情報
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
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！
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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
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。
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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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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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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
書籍情報
ポチップ
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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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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ポチップ
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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実務で役立つPython機械学習入門 課題解決のためのデータ分析の基礎
書籍情報
ポチップ
身近な課題を解決しながら機械学習を基礎からしっかり理解できる！
本書はPythonを利用して、実際の課題を機械学習で解決する手法を解説する書籍です。手を動かしながら、データ分析やアルゴリズムについて学ぶことができます。本書では「1.課題分析」「2.データ分析」「3.予測」の3ステップで課題解決を行っていきます。
■本書の特徴1.現実的な場面を想定した解説
本書では、現実的な場面を想定して「課題」を設定し、それを機械学習で解決する方法を解説します。課題からアルゴリズムを選定し、プロジェクトをどのように動かしていくのかを学べます。2.機械学習に最適なアルゴリズムを学べる
amazon.co.jp書籍情報より引用
本書は、機械学習に用いるアルゴリズムを実例を通じて学べます。身近なビジネス課題を解決するために、どういったアルゴリズムを用いれば良いか、体系的に理解できます。
はじめての機械学習 中学数学でわかるAIのエッセンス
書籍情報
ポチップ
飛躍的な進歩を遂げている機械学習を、難解な数式・プログラミングなしで解説する画期的入門書!
中学数学の知識だけでAIのエッセンスがわかる。近年、著しい進歩を続ける機械学習。センター入試の英語の試験では機械学習を使うことで、200満点中185点をとることに成功し、将棋や囲碁ではもはや人間が太刀打ちできないレベルの能力を獲得。画像処理にいたっては、フェイク画像はもちろんのこと、オリジナルのキャラクターを造形できるところまで到達している。今後のビジネスや研究を続けていくうえでもはや無視できない存在になりつつある「機械学習」だが、言葉ばかりが先走りして、その本質を理解している人はごくわずかだ。
「機械学習」とはいかなるものか、なぜ、近年飛躍的な進歩を遂げることができたのか。機械学習の専門家であり、科学出版賞を受賞した書き手として知られる田口善弘氏が、難解な数式やプログラミングをいっさい使うことなく、機械学習の本質を丁寧に解説する。
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Python機械学習プログラミング PyTorch＆scikit-learn編
書籍情報
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第3版まで続くロングセラーのPyTorch版！
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機械学習の基本から先進的な手法まで本格解説
手法の背景にある理論・数式も説明
本書の前半は、基本的な機械学習ライブラリのscikit-learnを使った手法を解説。
分類の基本モデルに始まり、単層ニューラルネットまでを実装するほか、データ前処理、次元削減、ハイパーパラメーターのチューニング、アンサンブル学習、回帰分析などを取り上げます。
後半では、PyTorchによるさまざまなディープラーニングの手法を説明。
PyTorchの仕組みを示したあと、CNN／RNN／Transformerといったモデルの実装を解説。
敵対的生成ネットワーク、グラフニューラルネットワーク、強化学習もカバー。
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
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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