【Python】 機械学習を学べる参考書 4選 入門者向け
こんにちは、にわこまです。
今回は、機械学習を学ぶことができる参考書を4冊紹介します。最近(2020年現在)は、いろんなAIが使われたツールやシステムが登場、開発されています。そのAIにはもちろん機械学習が使われています。AIツールを使うことが普通になっていくであろう現在に、機械学習を学んでおいて損は無いでしょう。
誤字脱字や何かございましたらご連絡お願いいたします。
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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
著者：秋庭伸也(著)、杉山阿聖(著)、寺田学(著)、加藤公一(監修)
出版社：翔泳社
発売日：2019年4月17日
目次
第1章 機械学習の基礎
第2章 教師あり学習
第3章 教師なし学習
第4章 評価方法および各種データの扱い
第5章 環境構築
学べるアルゴリズム
線形回帰、正則化、ロジスティクス回帰、サポートベクトルマシン、サポートベクトルマシン(カーネル法)、ナイーブベイズ、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、kNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means、混合ガウス、LLE、t-SNE
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カラーの図を用いて機械学習のアルゴリズム（17種類）を理解する書籍となっています。全てカラーであり、図が多く使われていることから、初心者の方でも読みやすい入門書となっています。
また、サンプルコードがあるため実際にアルゴリズムを動かしながらアルゴリズムを理解することができます。
アルゴリズムを学ぶことにより、それぞれの手法の強み弱み、メリットデメリットを理解することができます。
この書籍は実際に動かす方法を学ぶよりも、機械学習のアルゴリズムがどのように動いているのかを学ぶ書籍です。
アルゴリズムの使い方を学びたい方は他の書籍をおすすめします。機械学習のアルゴリズムを理解したい方や初心者の方にはおすすめの書籍です。
機械学習のエッセンス-実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム-
著者：加藤公一
出版社：SBクリエイティブ
発売日：2018年9月21日
目次
第01章 学習の前に
第02章 Pythonの基本
第03章 機械学習に必要な数字
第04章 Pythonによる数値計算とデータの可視化
第05章 機械学習のアルゴリズム
学べるアルゴリズム
リッジ回帰、ラッソ回帰、ロジスティック回帰、サポートベクタマシン、k-Means法、主成分分析(PCA)
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機械学習のアルゴリズム（6種類）を理解し、pythonのみを使って実装するとういうことが目的となっている書籍です。理解だけでなく実装まで行いたい方におすすめです。
アルゴリズムの種類は少ない印象ですが、主要なアルゴリズムは押さえているため、初心者の方には満足していただけると思います。
「pythonのみを使って」とあるように、pythonで実装を行います。そのためpythonの基礎を学ぶことが出来ます。
この書籍では、数学（数式）を用いてアルゴリズムを解説するため、数学にかなりの苦手意識がある方にはおすすめできません。アルゴリズムの中身を知りたい方におすすめです。
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Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第2版
著者：伊藤真
出版社：翔泳社
発売日：2019年7月18日
目次
第1章 機械学習の準備
第2章 Pythonの基本
第3章 グラフの描画
第4章 機械学習に必要な数学の基本
第5章 教師あり学習：回帰
第6章 教師あり学習：分類
第7章 ニューラルネットワーク・ディープラーニング
第8章 ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用（手書き数字の認識）
第9章 教師なし学習
第10章 要点のまとめ
学べるアルゴリズム
教師あり学習(1次元入力の直線モデル、2次元入力の面モデル、D次元線形回帰モデル、線形基底関数モデル、1次元入力2クラス分類、2次元入力2クラス分類、2次元入力3クラス分類)、ニューラルネットワーク・ディープラーニング、教師なし学習(2次元入力データ、K-means法、混合ガウスモデル)
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アルゴリズムを動かしながら学ぶ書籍です。アルゴリズムを理解するために、図や数式が多く使われています。また、その数式とコードをつなぎ合わせて解説されています。
手を動かして学びたい方におすすめです。数式はかなりたくさん使われているため、数学を全くできないという方にはおすすめできません。
第8章では、実際にニューラルネットワーク・ディープラーニングを用いて手書き数字の認識を行います。入力にたいして実際に出力があるため達成感を得ることが出来ます。
若干環境構築が難しいですが、一度設定すれば使いやすいものであるためおすすめです。
試して学ぶ 機械学習入門 ∼Pythonで作って、動かして身につける∼
著者：竹野峻輔、髙橋寛治
出版社：マイナビ出版
発売日：2019年4月23日
目次
Chapter01 開発・実行環境を整える
Chapter02 機械学習を試してみる
Chapter03 機械学習モデルを使うWebサイトを作る
Chapter04 より大規模にデータを集めていく
Chapter05 ユーザの反応を集める仕組みを作る
Chapter06 推薦システムを作る
Chapter07 工夫してシステムを洗練していく
Chapter08 Appendix
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機械学習と機械学習を用いたアプリケーションの開発を目的として書籍です。より実践的な内容を学ぶことができると思います。機械学習よりもアプリケーション開発に力を入れている印象を受けます。
機械学習を用いてアプリケーションを開発したい方におすすめです。開発するアプリケーションは推薦システムです。
例を挙げると、記事内にあるグーグルの広告やAmazonなんかで見かける「この商品を見た人はこのような商品もチェックしています」のようなものです。
この書籍のタイトルに「入門」と書かれていますが、環境構築が入門のレベルではありませんでした。私の記事の中に環境構築を紹介している記事がありますので、この書籍を使って学ぶ際は参考にしてみてください。
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まとめ
今回は、pythonを使って機械学習を学ぶことができる参考書を紹介しました。AIを使ったツールが多く登場してきているため、AIや機械学習に触れる機会があるかもしれません。基礎知識は身につけておいて損はありません。
最後に本記事で紹介した参考書をまとめます。
・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
17種類のアルゴリズムをオールカラーで理解することができる書籍です。初心者の方やアルゴリズムの動きに注目して学びたい方におすすめです。
「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」をAmazonで見る
・機械学習のエッセンス-実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム-
6種類のアルゴリズムを動かしながら学ぶことができる書籍です。主要なアルゴリズムを重点的に学びたい方やpythonを使って動かしてみたい方におすすめです。
「機械学習のエッセンス-実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム-」をAmazonで見る
・Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書
pythonの基礎、数学の基礎が手厚く書かれていて、アルゴリズムの数式とコードをつなぎ合わせて理解することができる書籍です。後半には実際に、手書き数字の認識を行うことができます。
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・試して学ぶ 機械学習入門
機械学習を用いてアプリケーションを開発したい方におすすめです。より実践的なことを学ぶことができる書籍です。
「試して学ぶ 機械学習入門 ∼Pythonで作って、動かして身につける∼」をAmazonで見る
最後までお読みいただきありがとうございます。
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