機械学習の勉強って本当に難しいですよね。
そこで今回は、数多くの本を読んできた経験をふまえ、本当にお勧めする機械学習の本を紹介していきます。
今回ご紹介する本は、忖度などは一切ありません。
かなり率直な意見をお伝えしていますので、ぜひとも参考にしていただければ幸いです。
勉強においてまず手を出すのは本だと思いますが、どの本を読めば良いのか見当もつかない。
という声も聞こえてきそうです。
そこで今回は、数多くの本を読んできた経験をふまえ、本当にお勧めする機械学習の本を紹介していきます。
今回ご紹介する本は、忖度などは一切ありません。
かなり率直な意見をお伝えしていますので、ぜひとも参考にしていただければ幸いです。
選んだ本の基準
人工知能のはなし
口語体で書かれた貴重な本
本書を書かれた大村平さんは、もともと防衛省に勤められていた方。
文章も固苦しいのかと思いきや、非常に軽快な語り口で説明してくれます。
一点注意すべき点としては、本書は口語調で書かれた本なので、人によってはあまり良い印象を抱かない方もいるかもしれません。
とは言え、そもそも機械学習についていきなり数式を使って理解することは非常に難しいと思うので、これから機械学習について学びはじめようと考えている方は一度目を通しておいて損はない本だと思います。
なお、本書は改訂版ですが、初版が発売されたのは平成4年。
かなり前から人工知能について研究している人がいたのですね。
また、本書は機械学習のアルゴリズムについて説明している本ではありません。
ニューラルネットワークなどについて、身近な例を使って説明しているものであり、数式などは一切出てきませんので、背景として具体的な例を学んでおきたいという方に向いている本となります。
レビューの数が少なくて不安に思われるかもいるかもしれませんが、内容は私が保証しますのでご安心下さい。
文章も固苦しいのかと思いきや、非常に軽快な語り口で説明してくれます。
一点注意すべき点としては、本書は口語調で書かれた本なので、人によってはあまり良い印象を抱かない方もいるかもしれません。
とは言え、そもそも機械学習についていきなり数式を使って理解することは非常に難しいと思うので、これから機械学習について学びはじめようと考えている方は一度目を通しておいて損はない本だと思います。
なお、本書は改訂版ですが、初版が発売されたのは平成4年。
かなり前から人工知能について研究している人がいたのですね。
また、本書は機械学習のアルゴリズムについて説明している本ではありません。
ニューラルネットワークなどについて、身近な例を使って説明しているものであり、数式などは一切出てきませんので、背景として具体的な例を学んでおきたいという方に向いている本となります。
レビューの数が少なくて不安に思われるかもいるかもしれませんが、内容は私が保証しますのでご安心下さい。
機械学習100ページエッセンス
エッセンスを学びたいならこの一冊
機械学習の全体像について分かりやすく整理された本は実はほとんどありません。
どういった本が多いのかというと、やたらと長いコードが書かれていたり、数式でお茶を濁して言葉としての説明を避けたり、著者の専門分野にむりやり引きずりこんでマウントを取ろうとしている、といったものです。
これから機械学習の勉強をはじめる方がこれらの本を見分けることは難しく、アマゾンのレビューを見て買うこともありますが、とりわけ機械学習分野においてはレビューの中身と実際の本の質があっていないことが多々見受けられます。
本書も適切に評価されていない本の一つと言えるかもしれません。
一読して理解できるような本ではありませんが、しっかりと順序を追って説明されており、言葉が省略されていることもありません。
ですので、本書を読みつつ、難しい言葉などについてはネットの情報などを使って理解を深める。と言う形で学習を進めていくと、機械学習に対するスキルが効率的に上がっていくかと思います。
どういった本が多いのかというと、やたらと長いコードが書かれていたり、数式でお茶を濁して言葉としての説明を避けたり、著者の専門分野にむりやり引きずりこんでマウントを取ろうとしている、といったものです。
これから機械学習の勉強をはじめる方がこれらの本を見分けることは難しく、アマゾンのレビューを見て買うこともありますが、とりわけ機械学習分野においてはレビューの中身と実際の本の質があっていないことが多々見受けられます。
本書も適切に評価されていない本の一つと言えるかもしれません。
一読して理解できるような本ではありませんが、しっかりと順序を追って説明されており、言葉が省略されていることもありません。
ですので、本書を読みつつ、難しい言葉などについてはネットの情報などを使って理解を深める。と言う形で学習を進めていくと、機械学習に対するスキルが効率的に上がっていくかと思います。
ニューラルネットワーク自作入門
一部情報不足な部分はあるものの、理解を深める上では役に立ちます
機械学習の本質を理解するためには、ライブラリを使わずに一から実装するのが一番早いです。
特に、ニューラルネットワークを理解することは「単回帰分析」「重回帰分析」「ロジスティック回帰」を理解することにもつながり、機械学習を学ぶ上で欠かせないアルゴリズムです。
本書は、ニューラルネットワークを一から実装しており、実装を通じて機械学習に対する理解を深めることができます。
ですが、一部説明が簡略化されている所もあり、理解しづらいと思う部分もあるかもしれません。とはいえ、本書を読むことでニューラルネットワークに対する理解が深まることは間違いないかと思います。
ニューラルネットワークに対する理解を深める上で、購入しておいて損はない一冊です。
特に、ニューラルネットワークを理解することは「単回帰分析」「重回帰分析」「ロジスティック回帰」を理解することにもつながり、機械学習を学ぶ上で欠かせないアルゴリズムです。
本書は、ニューラルネットワークを一から実装しており、実装を通じて機械学習に対する理解を深めることができます。
ですが、一部説明が簡略化されている所もあり、理解しづらいと思う部分もあるかもしれません。とはいえ、本書を読むことでニューラルネットワークに対する理解が深まることは間違いないかと思います。
ニューラルネットワークに対する理解を深める上で、購入しておいて損はない一冊です。
最後に
今回は機械学習のお勧め本を紹介させていただきました。
ちなみに、機械学習を理解する上で欠かせない基礎スキルが「統計学」「微分・積分」「線形代数」です。
本サイトでは、統計学に関する無料講義も提供していますので、必要に応じてご活用頂ければ幸いです。
→統計学の無料講義はこちら
ちなみに、機械学習を理解する上で欠かせない基礎スキルが「統計学」「微分・積分」「線形代数」です。
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→統計学の無料講義はこちら
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