初心者必見!これからはじめる機械学習・深層学習おすすめ参考書8選

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最終更新 2018.02.02

こんにちは!!ようこそ、当ブログgcbgardenへ。管理人のsakurabaaa(@sakurabaaa_g)です。

最近よく耳にする話題の「機械学習(Machine Learning)」や「深層学習(Deep Learning)」に触れてみよう!!ということでいくつか参考書を購入し勉強をしていました。

からこれ9ヶ月ほど経ったので、知識の整理という意味も込めて役に立った書籍やサービスの紹介をしようと思います。

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初心者必見!機械学習・深層学習おすすめ参考書

はじめに

こちらの記事を読まれている方はこれから人工知能機械学習深層学習について勉強をはじめてみようかなという方や人工知能についてちょっと中身を知りたいという方が多いかなと思います。

おそらく機械学習・深層学習の勉強をはじめるといっても実際にプログラミングをしてガチガチに取り組んでみたいというモチベーションの方から、とりあえず人工知能でなにができるの?とか歴史、知識が必要といった方にわかれるのではないかと思っています。

そこで今回は特に人工知能について「知識・理論」を学びたい方向け、または人工知能を実装する「技術・実践」について学びたい方向けといった視点で書籍を紹介していこうと思います。

学習ステップ

学習のガイドラインとしてとてもわかりやすかったので、以下リンクから参考にさせていただきます。

参考【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍

スペック

実際にどんな人がこの記事を書いているのか気になると思うので、スペックを簡単に。

  • Pythonを業務で使っている
  • 人工知能関係は当初は無知
  • 一応理系の大学は出ている

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sakuraba

知らない方もおおいと思いますが、機械学習は数学の知識が必要なんですよ。

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サン

え、文系出身でも大丈夫かな〜〜。

AIってなに?人工知能の世界を知りたい方向け

そもそもAI、人工知能、機械学習、深層学習、人間の仕事って奪われちゃうの?などなど実際よくわからないという方も多いはずです。

そんな人工知能は最近話題になったような印象を持ちますが実は長い歴史あったみたいです。

機械による計算が可能になり,コンピュータが開発されると,今まで哲学・数学・論理学・心理学などの分野で論じられていた「人間の知的活動を行う機械」を作る試みがいくつか始められました.W.McCullouchとW.Pittsの人工ニューロンの提案,C.ShannonやA.Turingによるチェスのプログラムの作成,M.MinskyとD.Edmondsによる人工ニューロンの制作などの試みがこれにあたります.1956年にはJ.McCarthyらが発起人となった“ダートマス会議”で,この研究分野が“Artificial Intelligence(人工知能)”と呼ばれるようになりました.

参考人工知能の歴史

歴史を遡ると1900年代前半には研究が始まっていたみたいです。

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サン

ウェブ、スマホ、PCってあったのかな〜。
全然ビッグなデータなんてないだろうな〜。

人工知能の歴史、知識・理論向け書籍紹介

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)

アマゾンで人工知能の書籍を調べると真っ先に出てくるのが日本ディープラーニング協会の理事をつとめている東京大学松尾豊さんが書かれた書籍です。

人工知能の歴史全般を学ぶことができます。とにかく真っ先に手に取るべき一冊です。

書籍の構成は読み物になっているので、すんなりと理解することができます。数式はほとんど(たしか)出てきません。

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

東北大岡谷貴之教授が書かれた書籍。機械学習シリーズはなかなかおもしろい書籍がたくさんあって個人的におすすめです。

こちらは深層学習(ディープラーニング)について学ぶことができます。構成は読み物ですが、わりと数式が多いのでそれなりの覚悟をもって購入することをおすすめします。

深層学習の知識・理論を学びたい方や深層学習(ディープラーニング)の技術の入り口を学びたい方におすすめな書籍です。

機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書)

先に深層学習の本を紹介してしまいましたが、学習すべき分野としては機械学習も忘れてはいけません。

特に、機械学習について学ぶと「教師あり学習(Supervised learning)」・「教師なし学習(Unsupervised learning)」という言葉が頻発します。

機械学習の知識をもった上で深層学習について学ぶべきかなと、個人的には感じています。

本書は知識や理論について学ぶことができます!

パターン認識と機械学習 上

お値段がぐんと跳ね上がりますが知識・理論についてあますところなく学ぶことができるのがこちらの書籍。ビショップ本で有名。

ある程度のことを知ってきたからさらにレベルアップを狙いたいという方におすすめです。

機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門

パターン認識はちょっと高すぎて買えないという方はこちらもいいと思います。

わりと内容は似ている印象です。立ち読みが可能なら両方比較してみるといいと思います。

AIを使って世界を変えてやる!技術・実践を学びたい方向け

実際にプログラミングを行って機械学習・深層学習を行いたいという方向けの書籍を紹介します。まずはじめに利用するプログラミング言語について!

Pythonを利用

機械学習や深層学習の技術はわりとPythonで書かれることが多いみたいです。

のちに紹介する書籍の著者で、Githubでもっとも影響力のあるデータサイエンティスト第一位に選べれているSebastian Raschka(セバスチャン・ラシュカ)もおすすめしています。

参考話題の機械学習!人気のプログラミング言語ランキング

機械学習・深層学習ライブラリ

ライブラリは簡単にいうと実装を楽にしてくれるサポートツールのようなものです。

実際にプログミラングを通して学んでいくと助けられる場面がたくさんあると思います。

ここではライブラリのドキュメントを貼り付けておきます。

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 (impress top gear)

まず機械学習を学ぶならこちらの一冊がダントツでおすすめです。

タイトルは機械学習ですが、深層学習も少しだけPythonで実装しながら学ぶことができます。。米国の機械学習関連ランキング1位にも選ばれている書籍です。

Github上に書籍で扱うコードがアップされているのでつまずいたときには助けになります。コードが共有されているのは意外と大事です。

CODEpython-machine-learning-book

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ライブラリを使ってしまうことに慣れてしまうと、機械学習や深層学習の大事な部分がブラックボックス化してしまい実際に何が起こっているのかわからなくなってしまうことがありました。

本書はとくにライブラリを使わずにスクラッチ(Python,Numpyのみ)で書くことに重点を置いているため、どこで何が起こっているのかわかりやすく学ぶことができました。

ディープラーニングを学びたい方はまずはじめにこちらの書籍を手に取るといいと思います。

CODE『ゼロから作る Deep Learning』のリポジトリ

詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理

本書は1つのタスクに対して、TensorflowとKerasといった2つのライブラリで実装を行った解説がされているため一度で二度美味しい本でした。

冒頭に、書籍で使う数学の知識についても紹介してくれているので助かります。

ニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークについて学ぶことができます。実践向きです!!

※CNNはありません。

CODEdeeplearning-tensorflow-keras

おわりに

わたし自身まだまだ勉強中ですが、これから機械学習・深層学習の学習をはじめようと考えている方の参考になればと思い、機械学習・深層学習の参考書の紹介を書いてみました。

人工知能はこれから必ずくる分野だと思っていますし、これから学習をはじめようとしている初心者の方でも挫折(なんど諦めかけたか…。)することなく楽しく学ぶきっかけになりましたら幸いです。

人工知能・機械学習・深層学習の実装

これからどんどん書いていきます。

読み物・スライド・動画まとめ

個人的に気になる資料などまとめて置いてます。

この記事を書いた人。
20代。とあるネットベンチャーでがんばる働き屋さん、ブロガー。
書きたいことを気ままに書いてます!
Python、プログラミング、米株、カメラ、野球観戦、女の子がすき。趣味は新宿散策。

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