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厳選10冊!機械学習を勉強する上でおすすめな本!

ウマたん
ウマたん
本記事では、機械学習を勉強するのにオススメな書籍を紹介していきます。機械学習は大量のデータから予測を行うことを得意とする手法群。しっかり機械学習手法の理論から学んでいくことが大事!

こんにちは!

消費財メーカーでデータサイエンティストをしているウマたん(@statistics1012)です。

様々なデータの予測を行う上で非常に有用な手法である「機械学習」。

ただ機械学習は範囲が広く、勉強する足掛かりが掴みにくいのも確かです。

ウマたん
ウマたん
機械学習の範囲は非常に広く、単純な手法群から高度な手法までたーくさん存在するんだ!

そこで、この記事では機械学習を勉強する上でおすすめな本をご紹介します!

この記事を読めば機械学習を理解するためにどのようなことを学んでいけばよいのか、そしてどんな本を選べばよいのかが分かりますよ!

機械学習ってなに?

最近何かと話題の機械学習とはなんでしょうか?

英語に直してマシーンラーニングとも言いますよね。

機械学習の計算ロジックは、基本的に人間の思考プロセスと同じです。

人間はある一定の失敗を経験するとその失敗をしなくなりますよね?そう、それを機械が行うのを機械学習と呼ぶのです。

ある一定のデータを与えるとそのデータからパターンを見出し、さらに新たなデータが与えられたとき、それをパターンにあてはめて解釈します。

多変量解析との違いは多変量解析がデータの解釈に用いられるのに対し、機械学習はデータの予測に主に用いられます。

ロボたん
ロボたん
ふむふむ確かに機械学習と多変量解析って境界線が曖昧だよなー!
ウマたん
ウマたん
そうなんだよねー!以下の記事で詳しくまとめているから見てみてね!
機械学習と統計学の違いについてモノ申す!!当サイト【統計ラボ】の本記事では、機械学習と統計学の違いについて考察していきます。定義と境界が曖昧な2つの領域ですが、目的の違いを理解しておくことが大事。機械学習は予測精度を上げることを目的とし統計学はデータ構造の把握をすることを目的とします。...

また、機械学習についてはこちらに詳しくまとめていますので良ければご覧ください!

機械学習入門に必要な知識と独学勉強方法をPythonとRの実装と一緒に見ていこう!当サイト【統計ラボ】の本記事では、入門者向けに機械学習についてカンタンにまとめていきます。最終的にはどのように機械学習を学んでいけばよいかも見ていきます。細かい手法の実装もPython/Rを用いておこなっていくので適宜参考にしてみてください。...

機械学習のイメージを学ぶのにオススメな本

書籍

そんな機械学習ですが、理論的なところを詳しく説明する書籍に最初から挑戦すると心が折れてしまいます。

数式展開は一度置いておいてイメージをつかみやすい書籍から挑戦しましょう!

そして機械学習は理論を学ぶと同時に実装にはプログラミングの知識が必要。

プログラミングの勉強も同時にしていきましょう!

統計解析を行う上で便利なプログラミング言語を比較!当サイト【統計ラボ】の本記事では、統計解析において便利なプログラミング言語「Python/R/Stan/SQL」を比較していきます。それぞれのプログラミング言語にどのような特徴があるのか、どのように勉強していけばよいのか見てきますよー!...

順番に見ていきましょう!

データマイニング入門

機械学習の各手法をRを用いて実装できる良本です。

学部3年生の時に一番初期に手を付け、非常に勉強になったのを覚えています。

ストーリー形式で進んでいくので分かりやすくさくさく読めます。

図なども多いですが数式も登場します。

機械学習手法のアルゴリズムに関しては理解に苦しむところもでてくると思うので全部理解しようとするのではなく、Rで手を動かして実践しイメージをつかみましょう。

データサイエンティスト養成読本

データサイエンティストを目指す人向けに機械学習の手法の説明から、実データのRやPythonでの実行まで網羅しています。

理論的な数式展開はそれほど多くないのでこれから紹介する書籍よりは読みやすいでしょう。

データサイエンティストに関しては以下の記事にまとめています!

データサイエンティスト
【入門者向け】データサイエンティストに必要なスキルと独学勉強ロードマップ!当サイト【統計ラボ】の本記事では、データサイエンティストに求められるスキルとそれを身に付けるための勉強法について徹底的にまとめていきます!入門者でも、しっかりデータサイエンティストについて理解しある程度独学で駆け出しの状態までいけることを目指します。...

俺たちひよっこデータサイエンティストが世界を変える

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手前味噌で恐縮なのですが、僕自身が「俺たちひよっこデータサイエンティストが世界を変える」という書籍を出版しています。

具体的なデータサイエンティストの仕事について分かりやすく書いている本がなかったので自分で執筆しました!

まずこれを読んでいただければ、機械学習をどのように実務に利用していくのかのイメージが湧くと思います。

ストーリー形式で分かりやすく書いていますので、ぜひ最初に目を通していただけるとイメージが湧くと思います。

価格は300円ちょっとですし、Kindle unlimitedであれば無料で読めるのでぜひチェックしてみてくださいね!

機械学習の理論をがっつり学ぶのにオススメな本

機械学習のアルゴリズムは非常に複雑。

それらを全て理解しておく必要はありませんが、知っているのと知らないのでは実際に使う時の結果の解釈が全く違います。

難しいけど理論をがっつり学べる本を紹介していきます!

はじめてのパターン認識

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機械学習手法と言えばこの本です。

ほぼすべての主要機械学習手法に関して網羅していますが、思ったより難しいです。

はじめてのと付いていますが、概念的な説明よりも数式展開で話が進んでいくので、ある程度理解している人でないと読破するのは難しい印象です。

ただ名著であることは間違いないので周りの人たちと一緒に読み進めていくのが理想です。

当時、私たちの研究室でも輪読に用いてみんなで理解を進めていきました。

最適化数学

機械学習を学ぶ上で最適化の考え方は非常に重要です。

数学チックな内容で主題を機械学習に置いているわけではありませんが、機械学習の様々な手法と関係してくる内容です。

こちらも少し難解な内容が混ざっているので誰かと読むと良いですねー。

しっかり読み込むと機械学習への理解が深まります。はじパタに登場した手法と関連付けて読むとよいでしょう!

PRML上・下

この本の原著がPattern Recognition and Machine Learningなので通称PRMLと呼ばれています。

ベイズ統計学を勉強する上でのおすすめ本にもご紹介しましたが、ベイズ理論を軸にして機械学習など様々な手法を詳細に教えてくれる名著です。

正直内容は難解で完全に上級者向けです。僕自身も読もうと思って完全には読んでないです。

ただ、分からないことがあったときに他の書籍では載っていないようなこともこの書籍には載っていたりするので1冊持っていると良いと思います。

機械学習の理論を学ぶ上ではベイズ理論も同時に学んでおくと良いです。

ベイズ理論に関しては以下の記事をご覧ください!

書籍
厳選8冊!ベイズ統計学を勉強する上でおすすめな本!当サイト【統計ラボ】の本記事では、現在ホットな分野である「ベイズ統計学」を学ぶ上でオススメな本をまとめていきます!ベイズ統計学は奥が深く難解な数式も多く登場します。まずはライトに全体像がつかめる書籍から勉強しましょう!...

ディープラーニングを勉強するのにオススメな本

機械学習手法の中でも、現在非常に注目されているのがディープラーニング!

そんなディープラーニングを勉強するのにオススメな書籍を紹介しておきましょう!

ゼロから作るディープラーニング

あまりにも有名なので、様々な人が紹介していますが、やっぱり名著!

これを読んでディープラーニングという得体の知れないモノに対して愛着がわくようになりました笑

概念・理論に関してはこの本さえ読んでおけばよいかなという感じです。

この本でメインで取り上げられているCNN(畳み込みニューラルネットワーク)については以下の記事で紹介しPythonで実装もしています。

【入門】ディープラーニングとは?仕組みとPythonでの実装を見ていこう! こんにちは! 消費財メーカーでデジタルマーケ&データサイエンティスト的なお仕事をしているウマたん(@statist...

ゼロから作るディープラーニング②

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CNN(畳み込みニューラルネットワーク)では、時系列データを上手く解析することができません。

そんな欠点を改良したのがRNN(リカレントニューラルネットワーク)。

RNNでは同一の中間層を用いて再帰的にインプットが行われます。

再帰的という部分がReccurentと言われるゆえんです。

時系列データが扱えるようになると自然言語処理に応用できるんです。

自然言語処理
【入門】自然言語処理でできることをいくつかPythonで実装してみる!当サイト【統計ラボ】の本記事では、自然言語処理についてPythonでの実装と合わせてまとめていきたいと思います。実際にテキスト情報を形態素解析で分解してテキスト類似度を計算したり、空欄を予測したりすることができるんです!...

RNNは音声認識や自動翻訳などに実際に使われているんですよー!

RNNについては以下の記事で詳しくまとめています!

RNNとは?Pythonでの実装方法と一緒に見ていこう!当サイト【統計ラボ】の本記事では、ディープラーニングを時系列にも対応させたRNN(リカレントニューラルネットワーク)について解説していきます。RNNの仕組みや応用場面と一緒にPythonでの実装をしていきます。これからの応用が期待される領域なんですよー!...

ここでは、理論中心のディープラーニング本を紹介しましたが、ディープラーニングを使ってどのようなことができるのか・将来性・ビジネスへの導入など、全体感含め理解しておくことが大事です。

以下の記事でディープラーニングのおすすめ本をまとめていますのでチェックしてみてください。

書籍
ディープラーニングを学習する上でオススメな本と勉強法当サイト【統計ラボ】の本記事では、ディープラーニングを学習するのにオススメな本と勉強法について紹介していきます。ディープラーニングだけ分かっても意味がありません。まずは、データサイエンスの基本である機械学習手法を理解してPythonで実装できるまでになりましょう!...

機械学習を実装するR・Pythonを実行するのに必要な本

機械学習を実装するのにはプログラミング言語の学習が必須です。

RとPythonそれぞれを勉強できる本をこちらで紹介していきます!

Rによるやさしい統計学

統計学の比較的簡単な部分から実装できるので、Rの基礎を学ぶならこの本がオススメです。

正直Rtipsなどのネットのリファレンスを見れば学べることがほとんどだったりするのでそれで充分かも!

Pythonスタートブック

Pythonの基礎のキから学べる本。

最初の入りとしてはオススメ!

他にもこちらにまとめていますのでよければご覧ください!

厳選10冊!データ解析(R・Python)の勉強におすすめな本当サイト【統計ラボ】の本記事では、PythonとRを勉強するのにおすすめな書籍を徹底的にまとめていきます!書籍だと続かない・・・という人のために書籍以外の勉強法についても紹介していきますのでぜひチェックしてみてください!...

Kaggleで勝つデータ分析の技術

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Pythonの勉強と言うよりも、Kaggleに特化した書籍になってます。

Kaggleとは、世界の最強データサイエンティストが集まるデータ解析コンペティションのことで、与えられたデータを様々な角度から分析してアウトプットの精度を競います。

このKaggleでは、与えられたデータからどのように有用な特徴量(変数)を生み出し、いかに適切な分析手法を用いるかが肝になります。

ある程度Pythonが書けるようになった後に挑戦すると良いでしょう!

機械学習の実装を実務レベルまで落とし込む上で非常に有用です。

この本はPythonを使ったデータ分析能力をグゥーっと押し上げる上で非常にオススメです!

Kaggleに関しては以下の記事でまとめていますのでこちらも合わせてチェックしてみてください!

【初心者向けKaggle入門】Kaggleサブミットの前準備と勉強法!当サイト【統計ラボ】の本記事では、Kaggleについて解説していきKaggleに挑戦するまでにどのようなことを勉強しておいたらよいのか丁寧に解説していきます。ある程度データサイエンスの土台が出来た後はKaggleに挑戦し、世界各国の猛者と凌ぎを削りましょう!...

機械学習の本と一緒に並行して欲しいカリキュラム

機械学習の本は、いきなり読むには難解で挫折してしまう可能性が高いです。

そこで、ぜひ以下のオンラインサービスと組み合わせて読み進めることをオススメします!

Udemy

Udemyは世界最大の教育プラットフォームで非常に分かりやすく動画で学べる超絶おすすめのサービス。

自分に合った講座を買い切りでリーズナブルに購入できるし、講師に質問もできるし!

Udemyのメリットデメリットに関して詳しくは以下の記事でまとめているのでチェックしてみてください!

Udemy
【体験談】評判の良いUdemyを実際に20コース受けてみてレビュー!当ブログ【統計ラボ】の本記事では、世界最大のオンライン学習プラットフォームであるUdemyのメリット・デメリット・評判・口コミについてまとめていきます!実際にPython関連のコースを20個受講して分かった体験談をもとにお伝えしていきます。...

そんなUdemyの中でも特におすすめしたいのが以下の2つのコース。

微分・線形代数の理論を分かりやすく教えてくれます。

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座ー初級編ー

Udemy コース アルゴリズム
【オススメ度】
【講師】株式会社キカガク代表取締役
【時間】4.5時間
【レベル】初級

教育サービスを提供するキカガクの代表取締役の方が丁寧に機械学習のアルゴリズムについて教えてくれます。

機械学習の基本・土台となる単回帰分析を数式から学んでいくもの。

ビックリしたんですが、パワポではなく紙に手書きで進んでいくんです!

最初は抵抗があったものの、なるほど意外と分かりやすい。

よくよく考えたら学生時代の教育は先生が手書きで黒板に書いて進めてましたもんね。

Pythonでコーディングしていく部分は少なめですが、回帰分析の裏側のロジックを学ぶには絶好のコースです。

数学の内容は平易な微分レベルです。

数学のレベルは高校2年生の数ⅡBレベルが何となくわかれば大丈夫なので文系でも全く問題ありません。

\30日間返金無料/

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –

Udemy コース ブラックボックス中級
【オススメ度】
【講師】株式会社キカガク代表取締役
【時間】4.5時間
【レベル】初級~中級

初級編と合わせて受講すると理解が深まりやすいですが、中級編だけでも十分だと思います。

初級編は単回帰分析について微分を使って紐解いていきますが、本コースでは線形代数を学びながら重回帰分析まで展開していきます。

線形代数は機械学習を学ぶ上で非常に重要なんです!

実際に数式的に重回帰分析を行い、その後にsklearnを使って分析を行っていきます。

Pythonだとライブラリを使えば中身を理解しなくても実装できちゃうので結構実務で危ないんですよねー。

やはりある程度は中身を理解していることが大事です。

このコースを受講しておけば、書籍で突然出てくる行列やベクトルに対しても吐き気をもよおさず読み進めることができるでしょう!

\30日間返金無料/

機械学習の本を読み進める上で避けて通れない数学の知識。

微分・線形代数をまず動画サービスで学んで書籍に進むのがおすすめです!

Udemyの機械学習関連コースに関しては以下の記事でまとめています!

Udemy 機械学習
【厳選5選!】Udemyでオススメの初心者向け機械学習講座まとめ!当サイト【統計ラボ】の本記事では、実際に僕が10コース以上受けて分かった世界最大の教育プラットフォーム「Udemy」のおすすめ機械学習講座を比較してまとめていきます!Udemyは教材のクオリティが非常に高くリーズナブルな買い切り型サービス!...

PyQ

機械学習の実装に必要なPythonのスキルは書籍でつけるよりもオンラインサービスで勉強したほうがオススメ!

そしてPython学習のサービスとしては圧倒的に以下のPyQがオススメなんです!

PyQ トップページ
【価格】3040円/月~
【オススメ度】

PyQはPythonに特化したサービスです。

完全オンライン学習サービスで、定額制で全ての講座を受講することができます。

実際に手を動かすことをかなり重視しているので、楽しくモチベーションを保ちながら進めることが可能です。

インターフェイスが使いやすくてサクサク進められます。

PyQ インターフェイス

プランはプロに質問ができて過去の質問も閲覧できるスタンダードプランと講座の受講だけできるライトプランがあります。

正直Pythonを素早く身に付けて実装してみたい!かつお金も安く済ませたい!ならPyQ一択です。

以下の記事でPyQの体験を基に詳しくレビューしています。

【体験談】PyQの評判は?3か月本気でPythonを勉強してみたので徹底レビュー!PyQはPythonを学ぶ上で非常にオススメで評判の高いサービスです。ただ、他のサービスとの違いが分かりにくいのも事実。そこで当ブログ【統計ラボ】では、実際にPyQを3か月体験した僕がPyQのメリット・デメリット・評判について徹底的にレビューしていきます!...

 

ロボたん
ロボたん
あれ??そしたら本読まないでいいんじゃない??
ウマたん
ウマたん
キャッチーに理解するならオンラインサービスの方がおすすめですが、深く理論を理解するなら書籍は有用だよ!

機械学習理論の深い理解には書籍は有用なので、ぜひ並行して取り組んでみることをオススメします!

機械学習のオススメ本 まとめ

機械学習を学ぶ上でオススメの書籍をまとめてきました!

機械学習の勉強法は以下の記事でまとめているのでこちらも興味があればご覧ください!様々な手法や簡単な実装も載せています。

機械学習入門に必要な知識と独学勉強方法をPythonとRの実装と一緒に見ていこう!当サイト【統計ラボ】の本記事では、入門者向けに機械学習についてカンタンにまとめていきます。最終的にはどのように機械学習を学んでいけばよいかも見ていきます。細かい手法の実装もPython/Rを用いておこなっていくので適宜参考にしてみてください。...

またデータサイエンス全般のオススメ書籍に関しては以下の記事で取り上げていますので合わせてご覧ください!

書籍
厳選32冊!統計学を勉強する上でおすすめな本当サイト【統計ラボ】の本記事では、統計学のおすすめ書籍を分野別に徹底的にまとめていきます!統計学は難しいイメージがあるかもしれませんが学び方を間違えなければ大丈夫。悪書に当たると一気に挫折してしまうので気を付けてください。ここで紹介する書籍はどれも良本なので安心してくださいね!...
Pythonを初学者が最短で習得する勉強法

Pythonを使うと様々なことができます。しかしどんなことをやりたいかという明確な目的がないと勉強は捗りません。

Pythonを習得するためのロードマップをまとめましたのでぜひチェックしてみてくださいね!