【最新版】AI・機械学習の勉強にオススメな本 10 冊を AI 講師が厳選！

0 から機械学習を始めたい人がまず読むべき本

コーディングを学ぶことも重要ですが、まずは各手法の概要を掴み、どのようなデータにはどの手法を適用するか把握してから実践することが重要です。

そこで、まず機械学習の全体像を掴むための書籍を紹介します。これらは最初の一冊におすすめです！

【入門】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

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

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株式会社アイデミー 山口達輝/松田洋之 技術評論社 2019年09月02日頃

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この書籍では数式をほぼ使わず、基礎から最先端の技術まで簡潔に学ぶことができます。図解というタイトルの通り、図表が豊富で、色もカラフルなため、とても読みやすいことも特徴です。

また、確率的プログラミングや A2C といったこれから注目を集めていきそうな技術にも触れられており、専門家にもおすすめしたい一冊となっています！

【入門】直感でわかる！Excel で機械学習

直感でわかる！Excel で機械学習

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堅田洋資/福澤彰吾 インプレス 2019年12月

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学び始めには、プログラミング自体がハードルが高いと感じる方も多いのではないでしょうか。この本は、プログラミング言語ではなく Excel を用いて、機械学習を体験することができます！

Excel ファイルは書籍の HP で公開されており、簡単にダウンロード可能です。そのファイルを用いて、決定木やロジスティック回帰などの教師あり学習から、クラスタリング・主成分分析といった教師なし学習まで幅広く、イメージを掴むことができます。

python での実行ファイルも公開されており、Excel で一通り概要を掴んだあとに本格的なプログラミングに移行することも可能な一冊です。

ディープラーニングのプログラミングを学びたい人向け

ここ数年、大流行し、ビジネス現場にも導入が進んでいるディープラーニングを学びたい方は多いと思います。ここでは、コーディングをしながら、ディープラーニングについて深く学ぶことのできる書籍を紹介します。

【定番】ゼロから作る Deep Learning

ゼロから作る Deep Learning

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斎藤 康毅 オライリー・ジャパン 2016年09月24日頃

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この書籍では技術書では異例の 20 万部以上発行されている定番の一冊で、通称「ゼロつく」と呼ばれています。

PyTorch や TensorFlow などの便利なフレームワークを使っていると、わかっているようでわかっていない技術が多く登場するのではないでしょうか。
この本では、フレームワークを使わずに、モデルの学習や推論を 0 から書いていくことでそのような技術をきちんと身につけることができます。

一見、難しそうに見えますが、コードの解説などもしっかり掲載されているため、時間を書けて取り組めば必ずレベルアップできる一冊となっています。ただし、初版の発行が 2016 年と少し古く、最先端の手法の実装は書かれていないことには注意してください。

【定番】詳解ディープラーニング 第 2 版

詳解ディープラーニング 第 2 版 

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巣籠悠輔 マイナビ出版 2019年11月27日頃

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先ほど紹介した「ゼロつく」は便利なフレームワークを用いずに、深層学習を深く学ぶための書籍でした。その次の段階では、フレームワークをどのように効果的に使うかを学ぶ必要があります。

この書籍では、2 大フレームワークである PyTorch と TensorFlow の両方のコードが掲載されています。メインで使っているフレームワークの書き方がわかるだけでなく、２ つのフレームワークを比較することもでき、非常にためになる一冊です。

Attention など現在流行しているトピックも扱われているため、比較的新しいモデルの実装も可能です！ただし、フレームワークの書き方の変化は激しいため、コーディングが上手く実行できなくなる可能性もあります。

【発展】ゼロから作る Deep Learning 3

ゼロから作る Deep Learning 3

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斎藤康毅 オライリー・ジャパン 2020年04月20日頃

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この本は「ゼロつく」シリーズの第 3 冊目であり、なんと PyTorch のような独自のフレームワークの作成を目的とした書籍です。そこで、1 冊目では扱われていなかった GPU を用いた並列計算のプログラムや高階微分まで扱われています。

ボリュームもかなりアップしており、1 冊目の 2 倍近いページ数があります。しかし、相変わらず読みやすいデザインで書かれており、根気よく取り組めば完遂できる設計となっています。

この本を最後までやり遂げたときには、ディープラーニングだけでなく、プログラミングや数理統計の深い知識も獲得できること間違いなしです！

機械学習・ディープラーニングの各手法を学びたい人向け

機械学習やディープラーニングには、数多くの手法が含まれます。ここでは、それぞれの技術に特化した書籍を紹介していきます。

【定番】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

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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森下光之助 技術評論社 2021年08月04日頃

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ディープラーニングをはじめとする機械学習は、なぜその予測をしたのかわからないブラックボックスであると言われてきました。そこで、機械学習を解釈する技術が注目を集めています。

この書籍では、SHAP などと呼ばれる機械学習の解釈手法の実装が 4 種類紹介されています。これらを、ライブラリをそのまま使うのではなく、0 から実装することで深い理解につながることがこの本、最大の特徴です。

機械学習の解釈はビジネスにおける意思決定につながる重要な技術です。この本を通じて身につけておけば、絶対に役に立つと思います！

【定番】作ってわかる！アンサンブル学習アルゴリズム入門

作ってわかる！アンサンブル学習アルゴリズム入門

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坂本俊之 シーアンドアール研究所 2019年06月

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高精度に何かを予測したいときに用いられてきたのは、ディープラーニングばかりではありません。アンサンブル学習アルゴリズムもよく用いられています。

この書籍では、「ゼロつく」のようにアンサンブル学習の手法を 0 から実装していく中で各手法を深く理解することが可能です。古典的な手法から、現在までコンペティションで猛威をふるう勾配ブースティングまでコードが紹介されています。

これらの知識は、コンペティションで好成績を残すためにも重要なものであり、コンペティションに挑戦したい人にもおすすめの一冊です！

【発展】現場で使える！Python 深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御

現場で使える！Python 深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御

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伊藤 多一/今津 義充 翔泳社 2019年08月07日頃

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みなさん、AlphaGo という言葉を聞いたことがあるでしょうか。これは囲碁の世界チャンピオンに勝利した囲碁 AI です。囲碁に限らず、あらゆるゲームで AI が人間に勝つことが報告されていますが、その中でよく用いられている技術が深層強化学習です。

この書籍では、強化学習の基本から始まり、最先端の深層強化学習までコードと共に紹介されています。難易度は高いですが、これから確実に注目が高まる分野を日本語で学べる数少ない書籍です！

また、Google Colaboratory 上で動くようにコードが設計されているため、GPU が手元にない方でも重い計算を動かすことができるのも特徴です。

【発展】Python による異常検知

Python による異常検知

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曽我部 東馬/曽我部 完 オーム社 2021年02月26日頃

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実データを分析していく際、意外と需要が高いのが異常検知という技術です。データの分布や時系列データからおかしな傾向を示すデータを発見する技術で、製造業などで頻繁に用いられています。

この書籍では、異常検知の最も基本的な考え方から、発展的なモデルまでコードと共に学ぶことができます。難解な数式が多いように思えますが、Python のコードを追うことで十分応用できる内容です。

日本語で異常検知を学べる書籍は少なく、ディープラーニングによる手法がコード付きで掲載されているこの書籍は非常に貴重です。エンジニアだけでなく、製造業に関わる方にもおすすめです！

【発展】Python で動かして学ぶ！あたらしいベイズ統計の教科書

Python で動かして学ぶ！あたらしいベイズ統計の教科書

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かくあき 翔泳社 2021年08月05日頃

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この本のタイトルには「ベイズ統計」とあり、機械学習とどう関係するかわからない人も多いと思います。しかし、ディープラーニングをはじめとした機械学習手法は、勾配法ではなくベイズ統計を用いて学習することができるため、実は密接な関係にあります。

特に MCMC 法は機械学習においても重要度がさらに増していくと考えられるため、この書籍も機械学習に携わる人は必見です。

数式に馴染めない方も、便利なライブラリを用いたコードが数多く掲載されており、直感的に理解できる構成になっています。これまでの機械学習のパラメータ推定とベイズ推定を比較してみるととても興味深いと思います。

+ α 駆け出し機械学習エンジニア・本気で機械学習エンジニアを目指す人向け

機械学習エンジニアは、機械学習のモデルを作るだけでなく、データ収集やアプリ開発など様々な技術を身につける必要があります。そこで、最後に、プログラミングだけでなく、機械学習エンジニアという仕事に役立つ書籍を紹介します。

【定番】データ収集から Web アプリ開発まで 実践で学ぶ機械学習活用ガイド

データ収集から Web アプリ開発まで 実践で学ぶ機械学習活用ガイド

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吉崎亮介/鹿野高史 マイナビ出版 2019年09月24日頃

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この本では、機械学習の活用に必要な技術が一冊にまとまっています！データベースやサーバーなどの環境構築からスクレイピングによるデータ収集まで、一般的な機械学習の書籍には掲載されていない知識が多く含まれていることが大きな特徴です。

特に前半部分については、機械学習に実務で携わるすべての人が知っておくべき内容であり必見です！後半部分には、興味深い応用例が複数紹介されており、自身の関心と近いものは非常にためになると思います。

これから初めて、機械学習エンジニアリングや機械学習アプリに携わる人がまず読むべき一冊です。ただし応用例に関して、そのままでは動かないことがあるため注意してください。

【発展】AI エンジニアのための機械学習システムデザインパターン

AI エンジニアのための機械学習システムデザインパターン

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澁井 雄介 翔泳社 2021年05月17日頃

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実務で機械学習を用いる際には、個人で機械学習モデルを作成するときには想像もつかないような様々な要因を考慮する必要があります。しかし、それらの知識は各エンジニアの頭の中にしか存在せず、状況ごと個別に対処するしかありませんでした。

ところが、この書籍では筆者の豊富な経験をもとに、機械学習システムを多くのパターンに分類しています。各パターンごとにどういった課題のときに用いるか、利点や課題は何かが解説されており、これからシステムを作成するエンジニアにとって非常に有益な一冊です。

それだけでなく、品質テストもパターン化されており、自身が検証したい内容に応じて手法を選択できたり、豊富なアンチパターンが紹介されていることも特徴です。

最後に

いかがだったでしょうか。たくさんある書籍の中で「機械学習・ディープラーニング」領域でオススメの書籍をピックアップしました。

今回紹介しきれなかった素晴らしい書籍も多く存在するので、実際に書店に行き、様々な書籍を手にとって中身を見てみるのが良いと思います。

様々なオススメ情報を事前に手に入れた上で、書店にて書籍を探すとより自分に合った本を見つけることができるので試してみて下さい。

次回は「教養としての AI」をテーマにおすすめ書籍を紹介する予定なので、お楽しみに！

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