MachineLearning

【2020年最新】AI・機械学習のおすすめ本9選【初心者向け】

AI 機械学習 本 おすすめ
 AI・機会学習を学習したい人
AI・機会学習を学習したい人
AI・機械学習を勉強していきたいな…。

2020年の最新で、おすすめの本はないかな…。

この記事では、上記のような悩みを解決していきます。

 

この記事の想定読者

想定している読者は、次のとおりです。

  • AI・機械学習を学びたい人
  • でも、どの本を選んだら良いのか分からない人
  • 完全初心者から学習していきたい人

 

この記事では「AI・機械学習のおすすめ本10選」について紹介していきます。

AI・機械学習の勉強を始めたいけど、たくさん本があって、どれを選んだら良いのか分からないですよね。

 

でも本記事を読み終えれば、AI・機械学習でおすすめの本が分かり、本選びという無駄な時間を一気に減らすことができます。

この記事を書いている僕は、もともと機械学習エンジニアをやっていて、現在はデータサイエンティストです。

なので、AI・機械学習の勉強といった部分は、かなり詳しいと言えます(`・ω・´)!

 

「そもそもAIとは何か?」をおさえる本2選

 

完全にAI初心者なら、用語とか概念の部分から理解を進めていきましょう。

 

AI・機械学習本① : G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト

 

「そもそもAIとは何か?」を学ぶのであれば、おそらく以下の本が1番分かりやすいですね。

こちらは、G検定という資格試験の公式テキストなのですが、別に受験しなくても非常に参考になる書籍になっています。

AIの歴史的な部分から紹介されているので、これからAIに入門する人にとって、ピッタリの書籍ですね。

 

AI・機械学習本② :超AI入門

 

超AI入門も、これからAIに入門する人にオススメしたい書籍です。

こちらの書籍を書いている松尾豊さんは、日本のAI業界を牽引する教授です。

さらに「日本ディープラーニング協会」という団体の、理事長でもあります。

 

そんな方が書いている「AI超入門」なので、参考にならないはずがないって感じですね。

これからAIに入門するなら、必読かと。

 

機械学習を学びたい方向けの本2選

 

AI・機械学習についてザッと理解したら、次は実装を学びたくなるかなと。

そんな方向けにオススメの書籍が、2冊あります。

 

AI・機械学習本③ :機械学習のエッセンス

 

これから機械学習の実装を学んでいくのであれば、機械学習のエッセンスが最適でしょう。

色々と見てきたのですが、こちらの書籍をオススメする理由は以下のとおり。

  • Pythonの基礎から解説されている
  • 基本的な機械学習に厳選して紹介されている
  • 機械学習で必要になる確率統計の知識もおさえてある

以上がオススメする理由で、つまりはPythonに触れたこともない状態でも、挫折することなく学習できると感じた書籍ってことになります。

いきなり難しい書籍に触れても、挫折してしまったら意味がないですからね。

 

これから機械学習に入門する方にとって、ちょうど良い難易度の書籍になっています。

AI・機械学習本④ :Pythonではじめる機械学習

 

機械学習のエッセンスで不足していた機械学習アルゴリズムや、周辺知識を扱っていくのが、こちらの書籍になります。

機械学習を勉強しようとすると、どうしてもディープラーニングとかのアルゴリズムだけに目がいきがちです。

でも、実際には機械学習前後でやるべきことはたくさんあり、そういった周辺知識まで学べるのが、「Pythonではじめる機械学習」ですね。

 

ただ、若干難しいかもしれないので、「機械学習のエッセンス」を読んでから学習することをオススメします。

ディープラーニングを学びたい方向けの本2選

 

さらに、機械学習の中でもディープラーニングを学びたい方向けの書籍を紹介していきます。

 

AI・機械学習本⑤ :ゼロから作るDeep Learning

 

もはや、「ディープラーニング入門で、この本を使わない人はいるのかな?」ってくらい、よく使われている書籍です。

こちらの書籍は、ディープラーニングのロジックが、非常にわかりやすく書かれています。

発売されたのが2016年なので、その間に色々な書籍が出ているわけですが、それでも「ゼロから作るDeep Learning」が圧倒的かと。

 

ディープラーニングを学習したいと思ったら、まずはこちらの書籍で入門しましょう。

AI・機械学習本⑥ :ゼロから作るDeep Learning 2

 

さらに、より発展したディープラーニングを学びたいと思ったら、以下の書籍がおすすめです。

こちらはタイトルのとおりで、「ゼロから作るDeep Learning」の発展版です。

 

詳しいことを言うと、1と2では以下のような違いがあります。

  • ゼロから作るDeep Learning : 画像認識
  • ゼロから作るDeep Learning 2 : 自然言語処理

つまり、「ディープラーニングを使って何をしますか?」といった部分が変わってきます。

とはいえ、「ゼロから作るDeep Learning 2」で学ぶ内容は、「ゼロから作るDeep Learning」が分からないと難しいので、とりあえず順番に読んでいくのが良いかと。

 

機械学習&ディープラーニングの実装力を高めたい人向けの本3選

 

機械学習の実装力を高めていきたい方向けの書籍を紹介していきます。

いわゆる、ライブラリを使いこなす力みたいな部分ですね。

 

AI・機械学習本⑦ :Python機械学習プログラミング第2版

 

とりあえず、機械学習の実装力を上げていきたいなら、以下の書籍が良いでしょう。

こちらの本では、機械学習ライブラリのscikit-learn、ディープラーニングライブラリのTensorFlowを使った実装を学べます。

新しい機械学習アルゴリズムが出てくると言うより、今までに紹介してきたアルゴリズムの実装をしっかりと学んでいくイメージですね。

内容がとても良いので、少しデータサイエンス寄りではありますが、学習しておいて損はないです。

 

AI・機械学習本⑧ :scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

 

こちらは、機械学習の基礎を網羅するのに最適な書籍ですね。

機械学習アルゴリズムが幅広く紹介されているので、この本を完璧にこなしたら、基礎の部分は完璧でしょう。

もちろん実装も機械学習ライブラリを使っていくので、しっかり実務に即した感じで学習できます。

 

AI・機械学習本⑨ :PythonとKerasによるディープラーニング

 

ディープラーニングを、より深く学んでいくのであれば、以下の書籍がおすすめです。

こちらは、ディープラーニング用ライブラリのKerasを深く学べる書籍になっています。

Kerasは、TensorFlowよりも直感的かつカンタンにディープラーニングを実装できるライブラリです。

なので、ディープラーニングを深く学んでいくのであれば、必読かと。

なお、こちらの書籍を書いているのは、Kerasを開発した本人。よって学習できる知識としては、十分ですね。

 

まとめ : AI・機械学習の本選びより、すぐに学習を始めよう

 

というわけで、AI・機械学習でおすすめの本を紹介してきました。

色々と紹介しましたが、まずは1冊でも良いので、手にとって学習を始めていきましょう。

 

個人的に、本を選んでいる時間がもったいないと感じており、どの本でも新しい知識を学べることに違いはありません。

なので、自分が目的としていることを学べる本を選んで、すぐに学習を始めていきましょう。

そのために、この記事では目的別で本を紹介しています(`・ω・´)!

 

とはいえ悩むなら、厳選して以下の2冊から始めてみることをおすすめします。

 

まずはここから。AI・機械学習に入門していきましょう。

おしまいです。

 

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