け】僕が本気でオススメするPythonと機械学習の良書12選Python機械学習ディープラーニングAIAIAcademy※実際記事で紹介する書籍は12冊ですが、メンバーが借りてオフィスになかったため、上記画像内に3冊ないものがあります。Academyを開発・運営しています、サイバーブレイン株式会社代表の谷です。け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法お読み頂いた方々、またいいねして頂いた方々ありがとうございました!あれから6ヶ月ほど経ちまして、さらにPythonや機械学習の書籍が増えて参りましたので、改めて初心者向けにPythonと機械学習の良書12選を紹介し、初学者が独学でも機械学習プログラミングの基礎スキルUPに貢献できたらと思います。Academyを無料でご利用頂けますので、この記事と合わせてご利用頂けますと幸いです。Bootcamp我々が運営している個人向けの2つのAI学習サービスです。Academy無料でPythonや機械学習、ディープラーニングが学べるオンラインAIプログラミング学習サービス*実践的なコンテンツは月額980円にて利用可能です。・そもそも内容的に興味がない方などなどは対象としておりません。人気の書籍ですので、読まれている方の中でも知っている方多いかと思います。ニューラルネットワークをpythonで実装しながら仕組みが学べます。後半、ディープラーニング(CNN)も実装します。TensorFlowやKerasなどのフレームワークを普段使っているが、ディープラーニングの仕組みがわかっていない方には必ず読んでおきたい書籍です。数学の知識が必要になりますが、書籍内でも簡単には触れています。紹介したゼロから作るの続編です。自然言語処理の内容で、word2vecやRNN/LSTMの分野をpythonのライブラリを使っている方で仕組みを理解したい方は是非読んでおきたい書籍です。こちらも、数学の知識が必要になります。―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピディープラーニングライブラリKerasを使ってプログラムを実装していきます。数式が多少出てきますが、大半がpythonのプログラムなので、数学力がなくても読み進められます。CNN、GAN、RNN、LSTM、Q-learningなどの範囲を扱っています。(角川EPUB選書)AIってなに?ディープラーニングってなに?って方向けの書籍で、人工知能の歴史も踏まえて知りたい方にオススメの書籍です。あとで紹介します、G検定公式テキストと合わせて読むとより理解が深まります。人工知能や機械学習、ディープラーニングの概論を知りたい方は是非ご一読ください。数学の知識不要で読み進められます。機械学習プログラミングを始めたい方にオススメの書籍です。scikit-learnを使って進めていきますが、数学の知識はなくても読み進められます。pythonの文法基礎、numpy、matplotlibなどの機械学習プログラミングでよく使うライブラリの基礎もある程度知っているとスムーズに理解できるかと思います。数学の知識必要で、内容もかなり充実しています。オススメの一冊で、理論と実装を体系立てて身に付けられます。全て読むのはなかなか重いですが、機械学習エンジニアを目指されているのであれば本書の内容は是非理解して欲しいです。(ふりがなプログラミングシリーズ)ここまで簡単にPythonの解説をしている本はなかなかないと思うほど初学者に優しいです。優しすぎるため、この書籍を終えたらPythonで何か高度なことはできませんが全くのプログラミング初心者にはオススメの1冊です。PythonとKerasによるディープラーニングディープラーニングの日本語文献が少ない中、良い書籍です。ある程度のPython文法スキルと機械学習の基礎スキルがない状態で読み進めると辛いかもしれませんので、Python文法スキルと、機械学習の基礎知識を身に付けた初心者が中級者になるために大変オススメの書籍です。Cholletですので、大変良書です。gear)全くのPython初学者やscikit-learn、numpy、matplotlibを使っていない状態、かつ数学も苦手。言った方が本書を買うと、数ページで閉じてしまう可能性がありますが、良書です。第2版からは13章以降のKerasやTensorFlowを持ちいたCNN/RNNなどの範囲もカバーしていますので購入される場合は第2版をオススメします。上記のPythonの内容の基礎と、機械学習に必要な数学の知識を身に付けてから読むのを推奨します。入門ノート全くのプログラミング初心者やPython初学者が読むと、人によっては少し難しく感じる場合もありますが、かなりわかりやすく書いています。(ふりがなプログラミングシリーズ)を先に読み進めるのもありです。この1冊でPythonの入門は可能です。最近発売された書籍でオススメのディープラーニングの書籍2冊をご紹介します。G検定の資格を受験しない場合でもオススメの書籍です。先ほど紹介した『人工知能は人間を超えるか』の次にでも読みたいオススメの書籍です。人工知能の概論からディープラーニングの基本などが学べます。これを読んだからと言って、実装はできるわけではありませんので、この記事で紹介しているディープラーニングの書籍をご利用ください。-Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーションゼロから作るディープラーニング(1)が大変人気で良書ですが、こちらの書籍をオススメする理由は、誤差逆伝播法の説明がよりわかりやすい点でオススメです。Leraningの画像案件などに関わるのであれば是非とも内容は理解しておくと良いかと思います。数学の知識は必要ですが、本書内でも簡単に要点は学べます。http://amzn.asia/d/c0IkMAL学習ロードマップ本記事で紹介した書籍での学習ロードマップを書きます。左の書籍(STEP1)から右の書籍(STEP4)まで順に読み進めてください。ロードマップを4つ用意しておりますので、ご自身の状況にマッチしたものを選びください。・ロードマップDPythonプログラミングも大学数学も基本的なところはわかっており、将来AIエンジニアとして理論と実装スキルをしっかりと身に付けたい。上・下』や『統計的学習の基礎』はかなり有名ですが、全くの機械学習初学者がいきなり手をつけると、辛いです。良書ですので、中級者向けにおまけとして紹介します。(中級者向けの方々は既にご存知かと思いますが、一応。(機械学習プロフェッショナルシリーズ)機械学習プロフェッショナルシリーズの書籍は読んでおきたい書籍が数冊ありますが、その中でも画像認識領域を扱う場合には是非とも読んで起きたい書籍です。数学の知識(偏微分、行列演算など)がある程度必要となります。回帰や分類などの基本的な部分からグラフィカルモデルまで網羅されていますので、オススメです。目次はこちらをご確認ください。機械学習の定番の教科書ですが、読み応えMAXです。(ベイズ理論による統計的予測)機械学習の定番の教科書ですが、読み応えMAXです。上の続きで、上を読んでから読むのが良いかと思います。─データを読み解くアルゴリズムの技法7000円と少々高いですが、概念学習などの論理モデルやROCなどにについても丁寧に解説してありオススメです。http://amzn.asia/d/fKTS3qBまとめ今回は、書籍12冊と+α書籍を紹介し、前回同様に(4パターンの)学習ロードマップも記述しました。最近はディープラーニングの書籍が一気に増え、書籍を買う側もどれを買えばいいのかわからず、実際書店で見ようと思っても、多すぎて困ってしまうかと思います。そんな時にこの記事が少しでも多くの方々の役に立てれば幸いです。一徳フォローお待ちしております!TwitterFacebook2000名以上が参加しいてるAIコミュニティも運営しております。Academyを運営。『テクノロジーで学びと教育のあり方を変える』をミッションに、EdTech領域のサービスを展開しています。Academyを開発・運営しています。upLoginユーザーは見つかりませんでした。