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。
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。
amazon.co.jp書籍情報より引用
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スッキリわかるPythonによる機械学習入門
書籍情報
ポチップ
少しずつ・繰り返し・ていねいに積み上げるスッキリ流解説で、実践的なスキルが必ず身に付く魔法の書
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機械学習の世界は、数学理論、モデル、ライブラリ、プログラミングなど、学ぶべき分野が多岐に及びます。
各分野は1つでさえ十分奥深く、初学者にとっては「何を」「どこから」「どのように」「どこまで」学べば、データサイエンティストへの一歩を踏み出せるのかわからず、途方に暮れてしまうことも少なくありません。
本書は、この広大な世界に対して、真正面から、しかしスムーズかつスッキリと学び進めていただくための入門書です。
各工程やツールを個別・独立してバラバラに学ぶのではなく、データ分析の「全体の流れ」を繰り返し体験することで、機械学習の全体像と本質が自然と体に染みこむよう構成されています。
しかも単に繰り返すのではなく、最初はシンプルでやさしい題材からはじめ、以後、さまざまに角度を変えながら、段階的に高度な内容に挑戦するため、最終的には、中級者にステップアップするための応用術も身に付けられるでしょう。
もちろん、シリーズで好評の「エラー解決・虎の巻」も収録していますので、途中でつまずいても安心です。
機械学習の楽しさ、奥深さをじっくり学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。
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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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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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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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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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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、3冊、紹介します。
事例でわかるMLOps 機械学習の成果をスケールさせる処方箋
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ポチップ
★機械学習の実利用で、本当にビジネスの価値を生み出すには?★
技術・プロセス・文化の3面から学ぶ、「MLOps」はじめての実践ガイドが登場!
機械学習システムをビジネスに導入し、運用していく中での悩みによく効くノウハウが満載です。企業が事業で機械学習の成果をスケールさせるためのさまざまな取り組みをMLOpsといいます。
本書はそのMLOpsを解説する書籍です。第1部ではMLOpsの全体像、そしてそれを実現する技術・プロセス・文化を紹介します。機械学習をビジネスに導入し、運用していくための基礎知識がわかりやすく学べます。
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第2部では、第1部に対応したプラクティスを9つの組織から提供してもらいました。
Python機械学習クックブック 第2版
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ポチップ
Pythonによる機械学習を行う上で、頻繁に遭遇すると思われる216の問題とその解決策を紹介します。
データ構造、数値データ、カテゴリデータ、テキスト、画像、日時データの取り扱いといった基本から、特徴量抽出、次元削減、モデルの評価と選択、線形回帰、決定木、ランダムフォレスト、k-最近傍法、SVM、ナイーブベイズ、クラスタリング、ニューラルネットワークまで幅広い内容を力バー。
この改訂版では、最新のフレームワークに対応するとともに、ニューラルネットワーク関連の項目をPyTorchベースで大幅に増量。
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「やりたいこと」「困っていること」に答えてくれる一冊です。
今日から使えるファインチューニングレシピ AI・機械学習の技術と実用をつなぐ基本テクニック
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ポチップ
ファインチューニングについて、具体的なPythonコードを通じて基本から実践までわかりやすく説明
本書は、画像識別や自然言語処理といった実務における代表的なタスクで現れるモデルのファインチューニング、さらに近年著しく発達している生成AIモデルのファインチューニング、および、強化学習を活用したファインチューニングについて、それぞれ具体的なPythonコードを通じて基本から実践までわかりやすく説明した書籍です。
ファインチューニングを実務で活用することを目指すエンジニアや研究者、および学生の方々を対象に、実務に直結したアドバイスや具体的な手法を提供し、現場での実践力を高めていただくことを目標としています。
それぞれのタスクを実施するための手続きを「レシピ」としてパッケージ化して、その中身を「レシピの概要」「事前準備」「ファインチューニング実装」「評価」「応用レシピ」としています。
著者らの所属する株式会社Laboro.AIの貴重なノウハウにもとづく具体的なPythonコードを通じて基本的かつ実践的な考え方を理解していただき、さらにそれを読者の皆さん自身の課題に合わせて修正できるようにしています。これからファインチューニングを始めたい、あるいはファインチューニングの実践におけるコツを知りたい方におすすめの書籍です。
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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。
Python実践 機械学習システム 100本ノック 第2版
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ポチップ
｟生成ＡＩの活用ノックが増量されて大好評リニューアル！！｠
成果が見えないデータ分析プロジェクトを継続性のある『仕組み化』でデータ活用！■ノック内容
データの加工・可視化、機械学習モデルの構築と評価、分析レポート、継続的なデータ更新、目の前のPCでできるシステムで本当のデータ活用。
― ビジネス現場で即戦力になれる「本当のデータ活用」を身につけよう!■練習するツール&ライブラリ
Jupyter-Notebook, numpy, pandas, openpyxl, scikit-learn, matplotlib, japanize-matplotlib, seaborn, ipywidgets, ipympl, xlrd■追加練習！
・大規模言語モデル（LLM）、OpenAI ChatGPTを活用する
・Langchain、翻訳、エージェント活用など大好評のPython実践機械学習システム100本ノックが、装いも新たに改訂。
amazon.co.jp書籍情報より引用
データ分析の現場で求められる継続的な業務遂行のデータ分析のテクニックを解説。
小さなシステムで成果を出すための現場に則した技術力が身につく必須の書籍。
読者への挑戦の「放課後挑戦ノック」で最新のLLM大規模言語モデルChatGPT活用の追加で増量改訂。
Python3年生 機械学習のしくみ 体験してわかる! 会話でまなべる!
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ポチップ
【機械学習をいちから学んでみよう! 】
「最近よく耳にする人工知能と機械学習について知りたい」「機械学習ってどのようなことをするの?」と思っている方は多いと思います。
本書はそうした方に向けて「機械学習」について、いちからやさしく解説します。【Python3年生について】
「Python1年生」「Python2年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。
(※「Python3年生」から初めて学ぶ方でもわかるように工夫しています)【読者対象】
機械学習の初心者【本書のポイント】
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ヤギ博士&フタバちゃんと一緒に、機械学習のしくみについて、サンプルを動かしながら、楽しく学ぶことができます。
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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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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。
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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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教養としての機械学習
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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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仕事ではじめる機械学習 第2版
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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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ガウス過程と機械学習
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圧倒的に柔軟なベイズ的回帰モデルであるガウス過程の日本初の入門書。
基礎の線形回帰から始め、ガウス過程の原理をゼロからていねいに解説。
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教師なし学習、実応用など最近の話題まで紹介した。
さあ、はじめよう!
転移学習
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★まさにバイブル!★
転移学習は、従来の機械学習の方法では解決することが困難な要請や課題をうまく取り扱うための方法です。
深層学習の登場以降、事前学習済みモデルの利用が容易になり、転移学習が広く用いられるようになってきた。本書では、転移学習の基本概念から、ドメイン適応、事前学習済みモデル、知識蒸留、マルチタスク学習、メタ学習、継続学習などをていねいに解説。
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この一冊から始めよう!
ITエンジニアのための機械学習理論入門［改訂新版］
書籍情報
ポチップ
機械学習を基礎から理論的に学びたい、そんなITエンジニアに向けて執筆された本です。
初版から約5年が経過し、全面カラー化して「改訂新版」としました。Pythonのコーディング環境もGoogle Colaboratoryに刷新、これまで5回にわたる重版で修正した内容に加え、最新の書き下ろし修正でアップデートしました。
初版から内容は古びておらず、逆に、機械学習を学ぶうえで重要な理論がほぼカバーされていますので、まさに入門の定番書になりました。
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カラー化によりグラフも見やすくなり、理解が進むのもお勧めするポイントです。
(こんな方におすすめ)
・機械学習について興味があるITエンジニア、大学生、専門学校生、高専生など
評判・口コミ、出版社ポスト
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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