「機械学習始めたけど何からやるかわかんない！」と、機械学習と検索するだけでたくさんの本が出てきてどれから取り組めばいいかわかりづらいですよね。
実装できるようにするのを目指す本がたくさんある一方で身につけたものをどのように活かしていくか、そもそもAI(人工知能)の中で機械学習の位置付けはどんなものなのかがぼんやりしがちなのも事実。
そこで今回は機械学習を始めたものの何から始めたらいいかわからない方におすすめの本を6冊ご紹介しましょう。
本はAI(人工知能)を大枠から捉えたものや独学プログラマーに最適な本、仕事で機械学習をどのように使うかに触れた本など多岐に渡ります。
それでは、まずは機械学習をAI(人工知能)全体から捉える本からお伝えします。
機械学習をAI(人工知能)全体から捉えられる本、人工知能は人間を超えるか
まず最初にご紹介する本は、機械学習を始めたら最初に読んでおきたい本は「人工知能は人間を超えるか」です。こちらはAI(人工知能)についての研究の第一人者である松尾豊さんが著者。
松尾さんによると、現在 AI(人工知能)が抱えている大きな壁は「どこに注目しどの情報を得ればいいか」を自力で判断するのが難しいということ。
ディープラーニングがその壁の突破口になる可能性があると言及されており、機械学習とどう関連性があるのかをきちんと理解したり、AI(人工知能)に対し正しく期待を持つきっかけとできる本の１つでしょう。
機械学習でよく使われるPythonをプログラミング全般とともに学べる本、独学プログラマー
ところで、機械学習を学んでいく上でAI(人工知能)について基本的な考え方だけでなく実際に組み立てていく必要が出てきます。ですから実際に組み立てていく時に欠かせないのがプログラミング。
機械学習を含むAI(人工知能)に取り組む際にはPythonが使いやすいとされていますが、そこで、これを学習する際の一冊目としておすすめなのが「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」です。
この本の著者はコーリー・アルソフ（Cory Althoff）さんという方で、プログラミングをゼロから独学で学んでいったプログラマー。
機械学習について直接触れた本ではありませんがPythonの基礎から次の段階への足がかりを作ることのできる一冊です。
独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで
機械学習に必要な数学をゼロから！人工知能プログラミングのための数学がわかる本
また、機械学習について学習を進めていくにつれ数学についての本も必要となってきますよね。
確かにPythonなどの言語を使って難しい計算を任せることはできますが、何をどうしているかわかっていないといつでも適切な手法を選べるとは限らないからです。そこで役に立つのが「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」。
数学について中学一年生のレベルからスタートし微分や確率・統計、線形代数といった機械学習で必須となる内容へと進んでいくことができます。ですからAI(人工知能)をプログラムするのに必要な分野に特化し、各項目がどのように使われているか明記されているので目的意識を保ちながら学習を進めていくことができるでしょう。
機械学習関係で出てくる数式への抵抗感を減らし、より専門的な内容に踏み込んだ本を読んでも困らないようにするのに最適な一冊です。
機械学習などで技術の手札を増やす本、PythonによるAIプログラミング入門 ディープラーニングを始める前に身につけておくべき15の基礎技術
AI(人工知能)と聞くと最近話題となっているディープラーニング。ですからディープラーニングについてやってみたくなりますよね。
そんな方におすすめしたいのが「PythonによるAIプログラミング入門 ディープラーニングを始める前に身につけておくべき15の基礎技術」。
この本の各章で教師あり学習、教師なし学習などの概念をコーディングを通して理解しそれを用いたものを作っていくという形を取っています。また、ここでは難しい数学については触れられていないので数学に自信のない方でも基礎的な技術を学んでいくことが可能です。
PythonによるAIプログラミング入門 ディープラーニングを始める前に身につけておくべき15の基礎技術
機械学習からディープラーニングへの第一歩に最適な本、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
そして、ディープラーニングの実装を行う場合におすすめする本は「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」。
Pythonだとライブラリといいディープラーニングを手軽に実装できるのに必要な道具は揃っていますがそれを使っていません。全く何もない状態からコードを書いていくことでディープラーニングはどうして優れているかや具体的な理論を理解していくことができるのが魅力的な点です。
「ゼロから作るDeep Learning ２——自然言語処理編」という続編の本もありこれにも取り組むことでディープラーニングについてより幅広く理解することができます。
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
実務という視点から機械学習を捉えていく本、仕事ではじめる機械学習
機械学習について学習していくと仕事でどう使うか気になりますよね。そこでおすすめする本は「仕事ではじめる機械学習」。
その中でも注目するべきなのは「機械学習をしないで良い方法を考える」項目が本の中に設けられていること。
機械学習を学習しているからこそ夢のような技術というわけではないし目的と手段と取り違えてはならないと自身を戒めるきっかけとできる本です。
今回は「機械学習始めたけど何からやるかわかんない人がまず読むべき本6選！」と題し機械学習を始めたものの何から手をつければいいかわからない方におすすめの本を6冊ご紹介しました。
機械学習を学習する上でこういった技術を理解し実装できるようにするだけでなく、そもそもAI(人工知能)がどのようなものであるかやどのような場面で使われるか、そして導入することによるリスクを把握するなど総合的な理解や判断が必要なります。
大事なのはAI(人工知能)にあまり馴染みのない人にもわかりやすく説明したり機械学習の技術を適切なタイミングで選び使えるようにすること。
決して楽な道のりではありませんが着実に身につけて使いこなしていきましょう。
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