機械学習・ディープラーニング関係の初心者が独学するのにオススメの書籍

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機械学習・ディープラーニング関係の本を整理してみた

 以下のような事情もあり、初心者向けに良い本って何だろうなと家にある機械学習・ディープラーニング関係の書籍を引っ張り出してきました。

 

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 紙の書籍

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 電子書籍

 正確には、紙の本も電子書籍もここに無いもの(noteやboothで買ったもの)が数冊あるので、全部入れて40冊程度でした。なんとなく100冊くらいは読んでるかと思っていたのですが全然でした。人間の感覚って当てにならないものですね。ただ、良く考えると、何か1つのジャンルで10冊も書籍持っているかというと、全然思い当たらないので、自分にしてはそれなりの量かなと思います。

 パラパラっと読んでみたのですが、当時は非常に役にたったけれど、今だとちょっと内容が古かったり・微妙に思えたりするのもあれば、逆に少し古くても今でも全然通じる本もあったりして色々ですね。

 そのような中で「機械学習・ディープラーニングに興味あるけど全く知らないぜ!」という初心者が、独学していくのに良いのじゃ無いかなという個人的オススメの本をいくつか紹介してみたいと思います。大学一年生くらいの数学力があることが前提ですので、全く数学分からないという人は、高校数学は復習しておいてください。あくまで、初学者向けなので、バリバリ使いこなしてるぜって人や、ガチ勢の方は優しく見守っていてくださいね。PRMLがないじゃねーか!とか怒らないでくださいね。

機械学習・ディープラーニング関係のオススメ本

 オススメ本を紹介していきたいと思います。繰り返しになりますが、あくまで初心者向けで、完全に自分の独断と偏見と多少妄想が入っています。本に関しては、一部は献本いただいた本(献本いただいたことは本文に記載します)や、全部を読めていないものもあります(というか全部読んでいるものの方が少ない)。

入門者のLinux

 機械学習・ディープラーニングは基本Linux上で動かすことが多いので、最初に、そもそもLinuxのコマンドが分からない人向けには「入門者のLinux」が良いかなと思います。自分は「シェルの基本テクニック」という本で学んだのですが、結構古い本なので、今からだと評判も良いこの本が良いかなと思います。Linuxとは何かという話から始まって、コマンド・シェル・プロセス管理の基本がそれぞれ詳しく学べる良い内容と思います。Linuxのシェル周りの知識は、20年前くらい前からそれほど変わってないので、ソフトウェアに長く関わる人は決して無駄にならない知識だと思います。

 また、Pythonに関する書籍はこの記事では扱いません。Pythonに関しては、オススメの書籍を以下記事で紹介しているので、Pythonの入門本が必要な人は参考にしてみてください。

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん

 やる夫で学ぶ機械学習シリーズというブログ記事を書籍化したものです。対話形式で分かりやすく機械学習の基礎を理解できる内容になっています。ディープラーニングに関しては出てきません(パーセプトロンくらい)が「回帰や分類って実際何?」という人に向けて、簡単な実例を通して解説してくれます。数式もそれなりに出てきますが、かなり丁寧に解説してくれます。詳細は、以下にレビュー記事も書いていますので、参照してみてください。

 やはり線形回帰くらいは知った上でディープラーニングへ行くのが良いかなとは個人的に思っています。「俺はとにかく画像判別や物体検出したいんだ!」という人は、とりあえず飛ばして後で戻ってくるとかでも良いかなと思います。

図解速習DEEPLEARNING

図解速習DEEP LEARNING

図解速習DEEP LEARNING

  • 作者:増田 知彰
  • 発売日: 2019/05/11
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)

図解速習DEEP LEARNING

図解速習DEEP LEARNING

  • 作者:増田知彰
  • 発売日: 2019/05/11
  • メディア: Kindle版

 献本いただいた書籍になります。ディープラーニングの概要を学びながらGoogle Colaboratoryで実践できるので、とりあえず全体を知って少し動かしてみたいという人にピッタリの内容です。環境構築も不要なので、まず一度実践して体感したみたい人にはピッタリの内容と思います。

ディープラーニングの数学

 とりあえず画像判別できのことたけのこを見分けれるようになったけど、理論がさっぱりで不安になってきた!という方には「ディープラーニング」の数学がオススメです。こちらは、以前詳しくレビューを書いていますので、以下記事を参照ください。

 自然言語処理の方に興味ある方は、この本の筆者が「現場で使える! Python自然言語処理入門」という書籍もオススメです。こちらに関しても以前レビュー書いていますので、以下記事参照ください。

ゼロから作るディープラーニングシリーズ

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

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

  • 作者:斎藤 康毅
  • 発売日: 2016/09/24
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)

ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編

ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編

  • 作者:斎藤 康毅
  • 発売日: 2020/04/20
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)

ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

  • 作者:斎藤 康毅
  • 発売日: 2018/07/21
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)

 色々なところでオススメされている名著です。オススメされるだけあって本当に良い書籍です。読んだ次の日に役立つという本ではなく、逆にディープラーニングブームが終わったその先にも役に立つ普遍的な内容が書かれていると思います。こちらも、以前オススメの勉強方法と合わせてレビュー記事かいていますので以下記事参照ください。

Kaggleスタートブック

 データサイエンスの入門にKaggleというのも、今は一つの手段としてありだと思います。こちらに関しても、献本いただきレビューのブログ記事を書いていますので、以下記事参照ください。

まとめ

 オススメの機械学習・ディープラーニング関係の書籍を紹介しました。あらためてみると、どれもブログですでに過去紹介したものばかりでした(笑)他にも良い本はたくさんあると思いますが、ひとまず自分が読んだ数少ない本の中で、初心者向けに良いなと思う本をグッと数を絞って紹介してみました。他にも良い本をご存知の方は是非教えてください。

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

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

  • 作者:斎藤 康毅
  • 発売日: 2016/09/24
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)

ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編

ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編

  • 作者:斎藤 康毅
  • 発売日: 2020/04/20
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)

ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

  • 作者:斎藤 康毅
  • 発売日: 2018/07/21
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)

参考リンク

機械学習アルゴリズムの学習法 – 原理的には可能 – データ分析界隈の人のブログ、もとい雑記帳

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変更履歴

  • 2020/07/06 参考リンク・関連記事の追記