深層学習・機械学習が理解できるおすすめ本厳選5冊

これから機械学習について学びたいという人は、入門書籍が沢山あってどれを選んだらいいのかわからないという人も多いと思います。

今回は「機械学習を全く知らない入門者におすすめの入門書籍」を5冊選んでみました。基礎もしっかりと学べる実践的な本ばかりなので入門者さんは参考にしてみて下さい。

ITエンジニアのための機械学習理論入門

編集部コメント

機械学習(Machine Learning)にはたくさんのツールやライブラリがあります。

しかし、それらが内部でどのような計算をしているのか、計算結果をどのようにビジネスで活用すればよいのかといった部分は解説されていません。こちらの書籍は、数学的な理論やビジネスでの活用法にいたるまで丁寧に解説されています。

ITエンジニアの方もそうでない方も機械学習で用いられている理論を学ぶのにおすすめの一冊です。理論がわかれば機械学習がより身近なものに感じられて難しさが緩和されるでしょう。

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

編集部コメント

機械学習でもっとも注目されている「深層学習(ディープラーニング)」を、トップ研究者が解説した本です。

SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンなど、入門者にとって難解な技術が解説されています。深層学習を学び始める方におすすめの本です。体系的な知識を身につけることができます。

深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)

編集部コメント

こちらの本は、深層学習の概要、理論、応用についてまとめられています。深層学習とは何か、どのような課題があるのかなど、深層学習の現状がわかります。深層学習について深く知りたい方には、必携必読の書籍になるでしょう。

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)

編集部コメント

機械学習の各理論を説明しながら、Pythonプログラミングによる実装方法を解説している本です。機械学習のアルゴリズムから深層学習の導入までが、実際のコードで実装できます。基礎知識を身につけたあと、機械学習を実践で使いたいと考えている人にとっては最適な入門書となるでしょう。

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

編集部コメント

こちらは、ディープラーニングの本格的な入門書です。

タイトル通り外部のライブラリに頼らずにPython 3によってゼロからディープラーニングを作ることができます。ディープラーニングの原理を楽しく学び、応用力まで身につけたい方にはぴったりな本です。

まとめ

機械学習のおすすめ本はいかがでしたでしょうか？

基礎や理論をしっかりと身につけておくことで本格的なビジネスで役立てることができます。すこし難しい本が多いですが、基礎からしっかり学べるのでぜひ参考にしてみて下さい！