機械学習の勉強におすすめの入門本ランキング21選！【初心者必見】

AI・ビッグデータブームで一躍注目を集めた機械学習技術。これから学習を始めて業務やプロジェクトに活かしたいという人も多いのではないでしょうか？

当記事では

というテーマで解説します。

機械学習の勉強におすすめの入門本ランキング21選

機械学習の勉強におすすめの本をを21冊紹介します。

いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本

これから機械学習プロジェクトを始める、あるいは始めたいという人におすすめの本です。

機械学習プロジェクトを始める際に必要な人員や留意点、進め方などがまとめられており、機械学習プロジェクトの進め方についてゼロから学ぶことができます。

機械学習プロジェクトに限らず、業務に機械学習をどのように活かせば良いか悩んでいる人にもおすすめの１冊です。

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

複雑で理解しにくい機械学習アルゴリズムを、わかりやすく図解付きで解説してくれる１冊です。

ニューラルネットワークの階層構造やSVMの超平面など、言葉で説明されてもなかなか理解しにくい概念に対して、グラフィカルに仕組みを理解することができます。

機械学習アルゴリズムを少し勉強してみたけどややこし過ぎて挫折してしまったでも理解しやすい内容となっています。

Python 機械学習プログラミング

Pythonを使って、実際に機械学習プログラムを実装することができます。

サンプルコード付きでいろいろなアルゴリズムやライブラリを実装することができるので、手を動かしながら幅広い手法を試したい人にピッタリ。

たまにサンプルコードが動かないこともあるようですが、それも練習と思って手を動かせる人であれば良い１冊となるでしょう。

Pythonではじめる機械学習

天下のオライリーが機械学習の初心者向けに出版した１冊です。

本書でもPythonを用いたサンプルコードが多数掲載されており、手を動かしながら学ぶことができます。

オライリーシリーズに慣れており、しっかりと基礎からPythonで機械学習プログラムを実装する力を身につけたい人におすすめの1冊です。

データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編

データサイエンティストを目指していて、機械学習について勉強したい人向けの本です。

機械学習の各アルゴリズムについて広く浅く紹介されており、「こういう課題や問題には、こういうアルゴリズムが有効だ」といったことをざっくり理解することができます。

これからデータサイエンティストを目指す人や、機械学習アルゴリズムの種類をざっくり知りたい人におすすめです。

はじめてのパターン認識

「はじめてのパターン認識」は、初心者向けに基礎から説明されている本。

識別規則と学習法の概要や、k最近傍法(kNN法) など、主にパターン認識の基本について詳しく解説されています。

基礎から解説されているので、パターン認識を学び始めたばかりというような人におすすめの本です。

サポートベクトルマシン(MLP)

「サポートベクトルマシン(MLP)」は、さまざまな学習アルゴリズムを分かりやすく解説した本。

構造化サポートベクトルマシンや、弱ラベル学習など、さまざまな学習アルゴリズムについてや新しいアプローチについて詳しく解説されています。

解析ツールとして利用したい人が知っておくべきことを整理しているので、これからデータサイエンス分野を勉強中な人におすすめの本です。

機械学習エンジニアになりたい人のための本

データサイエンティストではなく、機械学習エンジニアを目指す人を対象にした本です。

機械学習エンジニアの業務範囲から必要なスキル、マインドセットまで幅広く学ぶことができます。

具体的な手法の内容は薄めですが、機械学習エンジニアというキャリアを考えているのであれば、最初に読んでおくことで自分のキャリアをイメージしやすくなる1冊です。

NumPyによるデータ分析入門

「NumPyによるデータ分析入門」は、Pythonで機械学習データを扱う際に重宝するライブラリ「NumPy」の基礎から効率化の追求までを解説した本。

線形代数についてNumPyを使った基本的な演算や、実データを使ったデータ分析で機械学習の基礎など、数値計算用ライブラリNumPyについて詳しく解説されています。

NumPyとそれに関連するPythonの配列と演算についての知識とスキルをコンパクトにまとめているので、NumPyを勉強中な人におすすめの本です。

現場で使える！pandasデータ前処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ前処理手法

「現場で使える！pandasデータ前処理入門機械学習・データサイエンスで役立つ前処理手法」は、初学者でもpandasによる前処理手法がわかる本。

機械学習やデータサイエンスの現場では、データ処理に必要な定番のライブラリ「pandas」を用いて、前処理の基本と様々な前処理手法について、あますところなく詳しく解説されています。

初学者向けにシンプルでわかりやすいサンプルを用いて解説しているので、機械学習エンジニアやデータサイエンティストの初学者というような人におすすめの本です。

Pythonによるデータマイニングと機械学習

「Pythonによるデータマイニングと機械学習」は、本当にデータマイニングと機械学習を行いたい人のための入門書となる本。

データマイニングや、機械学習など、Pythonによるデータマイニングと機械学習について基礎から詳しく解説されています。

初歩からていねいに解説してあるので、一から学びたい意欲的な人におすすめの本です。

Python機械学習ライブラリscikit-learn活用レシピ80

「Python機械学習ライブラリscikit-learn活用レシピ80」は、Python機械学習ライブラリを使いこなすための解説本。

機械学習の基本的な枠組みや、距離指標によるモデル構築など、Python機械学習ライブラリについて詳しく解説されています。

Python機械学習ライブラリを使いこなすためのテクニックを幅広く解説しているので、Pythonを使いこなすため勉強中な人におすすめの本です。

機械学習のための特徴量エンジニアリング その原理とPythonによる実践

「機械学習のための特徴量エンジニアリング その原理とPythonによる実践」は、データから良い特徴量を作る特徴量エンジニアリングについて書かれた本。

初心者に向けて数値「テキスト」「カテゴリ」「変数」の基本的な取り扱い方や、応用した「特徴量ハッシング」「ビンカウンティング」など、機械学習モデルの性能を最大限に生かす方法が詳しく解説されています。

図や例を使いPythonコードによる実行例を数多くあげて解説しているので、実際の業務に適用するための具体的な知識を得たいような人におすすめの本です。

前処理大全［データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック］

「前処理大全［データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック］」は、データサイエンスに取り組む上で欠かせない前処理スキルの効率的な処理方法を網羅的に習得できる本。

様々なデータ処理のレシピや、R，Python，SQLを用いた実装方法など、前処理のテクニックについて詳しく解説されています。

データサイエンスの現場で重宝する内容なので、データサイエンティストやエンジニアでデータ分析に興味があるような人におすすめの本です。

強化学習(MLP)

「強化学習(MLP)」は、必要な数理を学びながら強化学習を理解できる本。

強化学習の概要や、必要になる数理の方程式などについて詳しく解説されています。

必要な数理から強化学習を学ぶ事ができるので、これから強化学習を学んでいこうというような人におすすめの本です。

統計的学習の基礎 データマイニング・推論・予測

「統計的学習の基礎 データマイニング・推論・予測」は、統計学から機械学習まで高度なデータ分析手法を網羅した本。

通称「カステラ本」と言われるとおり、カステラ並みに分厚い一冊ですが、教師あり学習・教師なし学習などの基礎的内容から、回帰分析、木構造、SVM、機械学習など一度は聞いたことのある応用手法を詳しく解説しています。

基礎的手法から高度な応用手法まで網羅的に解説しているので、統計学・機械学習を網羅的に解説している本を探している人におすすめです。

Pythonによる異常検知

「Pythonによる異常検知」は、機械学習による異常検知のしくみを、誤差関数に着目して解説している本。

新しい異常検知システムを自ら構築できるようになることを最終目標とし、機械学習アルゴリズムの基本から解説してるなど、Pythonによる異常検知の仕方について詳しく解説されています。

時系列データの異常検知手法について解説しているので、機械学習や時系列データをベースに異常検知の勉強をしたい人におすすめの本です。

Pythonで学ぶ音声認識 機械学習実践シリーズ

「Pythonで学ぶ 音声認識機械学習実践シリーズ」は、機械学習や音声認識について詳しく解説されている本。

実装例のソースコードや音源分離などについて詳しく解説されています。

パソコン画面をキャプチャーした画像付きで説明してくれているので、読みながら実践にうつしたい人におすすめの本です。

作って学ぶニューラルネットワーク 機械学習の基礎から追加学習まで

「作って学ぶニューラルネットワーク 機械学習の基礎から追加学習まで」は、最新手法を学び、基礎からプログラミングしながら学べる本。

機械学習の基礎やニューラルネットワークのメカニズムが詳しく解説されています。

確率密度関数やベクトル、テンソルについては「学び直しコラム」も用意されているので、ニューラルネットワークについて学習し直したい人やこれから学び始めたい人におすすめの本です。

ゼロから作るDeep Learning

機械学習の中でもホットな、ディープラーニングについての入門書です。

オライリーがいつも通り分かりやすくまとめてくれており、初めてディープラーニングを勉強する人はこちらの本で人通り学ぶことができます。

タイトルにある通りゼロからディープラーニングを作ることをテーマに掲げており、まったくのゼロからでもディープラーニングを実装できるのでご心配なく。

Kaggleで勝つデータ分析の技術

「Kaggleで勝つデータ分析の技術」は、Kaggleの最新のものを整理してまとめた本。

特徴量の作り方や、バリデーション、パラメータチューニングなど、Kaggleのより深いところまで詳しく解説されています。

Kaggleの解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されているので、これからデータ分析の知識をより深めるべく勉強中な人におすすめの本です。

まとめ

今回は「機械学習の勉強におすすめの入門本」というテーマで解説しました。

機械学習はこれからもホットなトピックであり続けるでしょう。また、データサイエンティストや機械学習エンジニアの需要もしばらくは続きそうです。

この記事で紹介した本を読んで、1人でも多く優秀なデータサイエンティストや機械学習エンジニアが誕生すれば嬉しいですね。

では、また。