【Python】機械学習を学べるおすすめ本5選

プログラミング

Pythonの基礎文法を学び終えたけど、話題の機械学習にも取り組んでみたい。どうやって学習すればいいだろう?プログラミングスクールは高額だし、何かいい方法はないかな。。

こんな悩みにお答えします。

Pythonによる機械学習は書籍で学ぶことができます。

なぜなら、近年AIや機械学習の需要が高まっており、関連書籍が多く出版されているからです。

 

今回は、Pythonで機械学習を行う方法を学習できる書籍5選をご紹介します。

この記事を読み終えると、あなたの目的やレベルに合った書籍を検討することができるようになります。

この記事の信頼性

ひよこ
ひよこ

私は、大学時代にプログラミングを学び、PHPなどのWeb系言語からAIに用いられるPythonまで幅広く経験してきました。

現在はデータサイエンティストとして大企業で活動しています。

また今ではほぼ不労所得として月10万円以上の収益を継続的に達成しています。

 

この記事の対象

本記事は以下の方を対象にしています。

・機械学習をこれから学び始める予定の方
・機械学習の知識を深めたい方
・機械学習エンジニアを目指している方

 

機械学習は以下の範囲に該当します。

  • 人工知能(AI):知的な機械,特に,知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術(引用:人工知能学会
  • 機械学習:人工知能の中でも特定のタスクに対して機械に学習・実行させるもの
  • Deep Learning:機械学習の1種に位置付けられ、機械学習の方法の一つ
この記事では、Pythonの入門を終えた方を対象に「はじめての機械学習」をテーマに執筆しています。

したがって、既にPythonで機械学習を行っている方やDeep Learningに関する書籍をお探しの方はブラウザバックいただければと思います(Deep Learningに関する書籍はこちらをご覧ください)。

Pythonで機械学習を行う方法を学べる書籍5選

Pythonで機械学習を行う方法を学べるおすすめの書籍です。

項番表紙タイトル参考価格
1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2,948円
2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-3,080円
3Python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3,740円
4Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践4,400円
5パターン認識と機械学習 上7,150円

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① 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

対象
機械学習に興味があり、勉強し始めている方
・いくつかの機械学習アルゴリズムを知っているが、もっとたくさんの機械学習アルゴリズムを学びたい
・数式があまり得意ではなく、機械学習の専門書を読むのに苦労している
・問題設定に合わせて機械学習アルゴリズムの選定ができるようになりたい
ある程度プログラミングの経験があり、サンプルコードを実行することができる方
発行日2019/4/17
ページ数‎240ページ
特徴
・複雑な機械学習アルゴリズムの仕組みを1冊で学べる
オールカラーの図をたくさん掲載
・各アルゴリズム毎にScikit-Learnを使用したコードを記載しているので、見るだけでなく試すこともできる
・仕組みだけでなく、実際の使い方や注意点もわかる
・サンプルプログラムダウンロード可
章立て
第1章:機械学習の基礎
第2章:教師あり学習
第3章:教師なし学習
第4章:評価方法および各種データの扱い
第5章:環境構築

機械学習の基礎まで分かりやすく学習できる1冊

機械学習を学ぶ時の入門編となる線形回帰やSVM、ランダムフォレストをはじめ、ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークまで一通り身に付けることができます。

また、次元削減手法(PCA/LSA/NMF)やクラスタリング(k-means)など機械学習を行う上で必要となるデータ処理方法も丁寧に解説されています。

ひよこ
ひよこ

「基礎から一通り」「丁寧に」がキーワードです。機械学習1年生におすすめ!

見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み  詳細はこちら>>

② 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-

対象・ライブラリを使うだけでは満足できずその中身を理解したい方
発行日2018/9/20
ページ数387ページ
特徴
・アルゴリズムの動作原理を示した上で、実装例で実験できる
数学的な解説も初歩的なところから説明
・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。
章立て
第01章 学習を始める前に
第02章 Pythonの基本
第03章 機械学習に必要な数学
第04章 Pythonによる数値計算
第05章 機械学習アルゴリズム

機械学習アルゴリズムを理論的に理解したい方におすすめ。

機械学習の学び方にはいくつか方法があります。最近では優秀なPythonライブラリも多く開発されているため、データを用意しプログラムに読ませれば簡単に機械学習を体験することができます。

ここまでできることももちろん大切ですが、機械学習を行っているとエラーが出たり予測結果が上手くいかないことは日常茶飯事です。そんな時、機械学習アルゴリズムの原理を理解していないと対処することは難しいでしょう。

本書では、機械学習アルゴリズムの動作原理を解説した上で実装例を体験できるため、あなたの中に深く落とし込むことができます。加えて初心者向けにPythonの基礎文法まで説明が記載されているため迷った時も安心です。

多少誤植があることが難点ですが、コンテンツとしては優良と思える1冊です。

機械学習のエッセンス  詳細はこちら>>

③ 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

対象
・Pythonで機械学習に挑戦してみたい
プログラミング経験のある
・機械学習モデルによる予測、評価まで実践してみたい
発行日
2017/5/25
ページ数392ページ
特徴
・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
・機械学習モデルのアルゴリズムから、データの扱い方、評価方法まで網羅
章立て
1章 はじめに
2章 教師あり学習
3章 教師なし学習と前処理
4章 データの表現と特徴量エンジニアリング
5章 モデルの評価と改良
6章 アルゴリズムチェーンとパイプライン
7章 テキストデータの処理
8章 おわりに

機械学習を行うにあたり、データの扱い方まで丁寧に解説されたO’REILLY人気書籍の1冊。

より実践を意識して学習したい方におすすめ。次にご紹介する「Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」と併せて必読書と言っても過言ではないでしょう。

サンプルコードをダウンロードできるため手元で動かしながら理解を深めることができます。

基本的な機械学習の流れを実践を通して学習できることはもちろんですが、本書では、扱いが難しいテキストデータに関する記述があることが好印象です。最近ではスクレイピングを利用してSNSなどのテキストデータを収集・分析することも多く行われているため、時代に合った重要なスキルと言えるでしょう。

Pythonではじめる機械学習  詳細はこちら>>

④ Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

対象
Pythonの基礎を理解している
データ分析/機械学習を行いたい
発行日2020/10/22
ページ数688ページ
特徴
・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コーディングの実例を解説
章立て
第1章 「データから学習する能力」をコンピュータに与える
第2章 分類問題―単純な機械学習アルゴリズムの訓練
第3章 分類問題―機械学習ライブラリscikit-learnの活用
第4章 データ前処理―よりよいトレーニングセットの構築
第5章 次元削減でデータを圧縮する
第6章 モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
第7章 アンサンブル学習―異なるモデルの組み合わせ
第8章 機械学習の適用1―感情分析
第9章 機械学習の適用2―Webアプリケーション
第10章 回帰分析―連続値をとる目的変数の予測
第11章 クラスタ分析―ラベルなしデータの分析
第12章 多層人工ニューラルネットワークを一から実装
第13章 ニューラルネットワークの訓練をTensorFlowで並列化する
第14章 TensorFlowのメカニズム
第15章 画像の分類―ディープ畳み込みニューラルネットワーク
第16章 系列データのモデル化―リカレントニューラルネットワーク
第17章 新しいデータの合成―敵対的生成ネットワーク
第18章 複雑な環境での意思決定―強化学習

Pythonでデータ分析する方法を学べるおすすめ本5選でもご紹介させていただいた書籍が再登場!機械学習プログラミングの人気書籍の第3版。理論から機械学習を学びたい方におすすめの1冊。

第3版になり、敵対的生成ネットワークなど比較的新しい技術まで含まれているため最新論文を読むことも容易になるでしょう。

機械学習について網羅的に解説されており、デスクに置いてあると安心できること間違いなしです。また、理論と実践を両輪で学習できることも本書の魅力となっています。

Python 機械学習プログラミング  詳細はこちら>>

Pythonでデータ分析する方法を学べるおすすめ本5選
Pythonの基礎を学んで、次はデータ分析に取り組みたいけど、どうやって学習すればいいだろう。何かいい方法はないかな。 こんな悩みにお答えします。 データ分析は書籍で学ぶことができます。 な...

⑤ パターン認識と機械学習 上

対象・機械学習の根底にある統計理論を理解したい
発行日2012/4/5
ページ数349ページ
特徴・機械学習理論を学術的な観点で詳細に記載
・機械学習アルゴリズムの数学的原理とメリット・デメリットを解説
章立て
第1章 序論
第2章 確率分布
第3章 線形回帰モデル
第4章 線形識別モデル
第5章 ニューラルネットワーク

機械学習理論について書かれた代表的な1冊。

数式を用いた解説により、機械学習アルゴリズムの原理まで理解を深めることができます。大学数学(微積分/線形代数/統計学など)の事前知識があれば読破することは難しくないと思いますが、ボリュームが多く価格も高いので独学で学習するのはコスパが悪いでしょう。

ただ、内容としては充実しておりますので、辞書的に利用し確認したい箇所をピンポイントで学んでいくのが効率的だと思います。

実践からさらに一歩踏み出し、周りと差を付けたい方におすすめです。

パターン認識と機械学習 上 詳細はこちら>>

また、本書には「パターン認識と機械学習 上

 

 

まとめ

今回は、Pythonで機械学習を行う方法を学習できる書籍 5選をご紹介しました。

近年、機械学習は大きく注目を集めており、機械学習を行うプログラミング言語Pythonの人気も高まっています。

どこの企業でも今後の発展性を考慮し、DX人材の確保を目指しています。機械学習スキルはこの先生きていく上であなたにとって大きなアドバンテージになるはずです。

今回ご紹介した書籍は機械学習への一歩をサポートしてくれます。今日から学んでいきましょう!

 

\現役エンジニア厳選!Pythonで機械学習を行う方法を学べるおすすめの書籍5選/

項番表紙タイトル参考価格
1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2,948円
2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-3,080円
3Python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3,740円
4Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践4,400円
5パターン認識と機械学習 上7,150円

 

 

また、書籍以外で機械学習を学ぶなら、以下のオンライン学習サービスがおすすめです。

スキルアップを目指したい方におすすめのオンライン学習サービス

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この記事を書いた人

現役データサイエンティスト
【投資×プログラミング】に関するブログを運営しています。

■発信内容
・・・プログラミング(Python)、銘柄分析、株価予測など
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・・・インデックス投資、米国ETF、米国個別株

普段は1万人規模の大企業で世にコンテンツを生み出してます。

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