機械学習におすすめの本18選 | Pythonなど言語別・目的別に徹底紹介


機械学習を本で勉強したい!
学習レベルに合った本が知りたい!

機械学習は、幅広い分野で応用されている技術です。昨今のAI(人工知能)ブームもあり、機械学習に興味をもった方は多いでしょう。とはいえ、機械学習と一概にいっても様々な種類がありますし、本で学ぶことはできますが、自分の知識レベルに合っていなければ、内容を理解できません。

そこで今回は、機械学習に関連する本を言語別、用途別にカテゴリで分けて紹介しています。本を選ぶときの参考にしてもらえたら幸いです。

この記事の目次

機械学習を学べるおすすすめの本一覧【初心者~中級者】

機械学習に関する本を中心に、数学、統計学、ディープラーニングなども学べる本も揃えて一覧表にしています。各タイトルごとに対象者レベルも記載しておりますので、確認してくださいね。

タイトル 価格 対象者レベル
人工知能は人間を超えるのか 1,540円 初心者
深層学習教科書 ディープラーニングG(ジェネラリスト)検定公式テキスト 3,080円 初心者
Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第2版 2,948円 初心者
Pythonではじめる機械学習 3,740円 初心者~中級者
実践力を身につける Pythonの教科書 2,838円 初心者
詳細! Python 3 入門ノート 2,948円 初心者~中級者
[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 4,400円 中級者
Rによる機械学習 4,180円 初心者
RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習 3,278円 初心者
Javaで学ぶ自然言語処理と機械学習 2,860円 初心者~中級者
Unityではじめる機械学習・強化学習 Unity ML-Agents実践ゲームプログラミング 3,520円 中級者
やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん 2,838円 初心者
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 3,080円 初心者
統計学が最強の学問である[数学編] データ分析と機械学習のための新しい教科書 2,640円 初心者
パターン認識と機械学習 上 7,150円 中級者以上
パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測) 8,580円 中級者以上
現場で使える! pandasデータ前処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ前処理手法 4,180円 初心者
画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 3,300円 中級者

機械学習の基礎から学べる初心者におすすめの本

人工知能は人間を超えるのか

編集部コメント

人工知能をゼロから学べる入門書です。機械学習をはじめ、ディープラーニングや人工知能の歴史まで、人口知能に関する概要をこの一冊で抑えられます。機械学習には数学の知識がつきものですが、本書は数学の知識不要で読めるのが特徴。次に紹介する「ディープラーニングG検定公式テキスト」と合わせて読むことで理解が深まるでしょう。

そもそも機械学習って何? という方は、まずこの本から機械学習について知っていきましょう。

読者レビュー

読みやすく、これまで(2015年時点)の人工知能の歩みをざっと把握出来る。あとがきに書かれた松尾先生自身のあゆみも興味深かった。今(2019年時点)では、翻訳家を機械翻訳が超えた(英中翻訳)とも言われる。時代のスピードに着いていく努力と、変わらないものを大切にする姿勢が求められる時代なのかな、などと。

引用元:読書メーター https://bookmeter.com/books/9545836

深層学習教科書 ディープラーニングG(ジェネラリスト)検定公式テキスト

編集部コメント

人工知能や機械学習について基礎情報がまとまった本です。検定の対策本ですが、検定を受けない方にもおすすめ。数式がほとんどでてこないので、機械学習に関する本の中では、読みやすい部類です。

練習問題もついているので、学んだ知識を復習できるのがポイント。先ほど紹介した「人工知能は人間を超えるのか」とセットで購入すると良いでしょう。

読者レビュー

AIやディープラーニングは全くの門外漢がG検定を受験してみようと購入。アマゾンのレビューでこの本だけではG検定には受からないため低評価が多くなってしまっているが、AI・ディープラーニング入門書として優秀。4,5時間で1回読めて基本的な用語や技術の全体像を理解できた。本格的な技術書に入る準備としてよい本だと感じた。この本だけではG検定には合格できないことはわかっているので、協会のほかの推薦図書を理解するための足がかりだと考えればいいと思う。

引用元:読書メーター https://bookmeter.com/books/13136984

Pythonによる機械学習を学べるおすすめの本

Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第2版


編集部コメント

機械学習の基礎を学びたいと思っている、理工学生やエンジニア向けの本です。

近年は、人工知能(AI)を搭載したサービス・アプリ・製品がどんどんリリースされるようになってきました。人工知能の開発に、機械学習に関する知識は欠かせないものです。こちらの本は、そんな機械学習の基礎部分を実際にPythonでプログラムしながら学習できる構成になっています。

とくに第7章、8章の「ニューラルネットワーク・ディープラーニング」は、人工知能においても重要な部分になるので、よく学んでおきましょう。

読者レビュー

機械学習で理解しておくべき数学について かなりコンパクトに説明してあるので 数学が苦手な人でも退屈しないかもしれない pythonの中級を終えてから三冊目として 機械学習の初級としてさらっと概要を学ぶのにはよいかもしれない

引用元:読書メーター  https://bookmeter.com/books/13900161

Pythonではじめる機械学習


編集部コメント

ニューラルネットワークの知識を学ぶ前に、Pythonによる機械学習の基礎について勉強になる本です。scikit-learnを使った機械学習の手順を、分かりやすく一歩ずつ進むように解説してくれています。

入門者には少し難しい内容ですが、Pythonの学習を始めている方にはおすすめできる機械学習の定番書ともいえる一冊ですので、ぜひご一読ください。

読者レビュー

機械学習を体系的に学べる本。機械学習の基本が揃ってる。データ観察、前処理、アルゴリズムの選定、パラメータ調整、評価まで。アルゴリズムに関する数学的な理論はなく、使い方と実践がメイン。機械学習の全体像をつかめる。

引用元:読書メーター https://bookmeter.com/books/11805741

実践力を身につける Pythonの教科書


編集部コメント

前半はPythonのインストールや開発環境の構築から始まり、サンプルコードを用いて文法も分かりやすく解説されているので、プログラムが動作する楽しさを体験できる構成になっています。後半に入ると、Pythonのより本格的なプログラミング学習となり、実践編・応用編では、Webアプリ開発や機械学習についても、作例を見ながら学ぶことになります。

全体の内容としては、初心者から中級者までおすすめできる、まさにPythonの「教科書」といえる一冊ですね。

読者レビュー

今まで他の本とかでプログラミングの勉強をしていたのですが、この本はとても他と比べて実践的な要素もあり基礎的なところもきちんと行っているから非常にためになります。

この本を最後まで読めば、機械学習について、さらには統計解析への知見も深まるので最高の入門書だと断言できます。

引用元:Amazon http://urx3.nu/WS5D

詳細! Python 3 入門ノート

編集部コメント

膨大なサンプルコードを活用して、Pythonの基礎から応用までがしっかり解説されています。ちなみにサンプルコードの数は538本、さらにPythonファイルが154本もあるので、リファレンスとしても使えるほどの価値があります。

また、Pythonのプログラムを実行する環境構築から機械学習の例題まで掲載されているので、贅沢きわまりない一冊と言えるでしょう。

読者レビュー

仕事で人工知能について学ぶ必要があり、コーディングに必要なPythonの学習用に購入。

PythonやAnacondaのインストール、Pythonの基本構文の解説、NumPyやscikit-learnを使った機械学習の試行まで丁寧に書かれています。ここで使うNumPyやscikit-learnは他の機械学習系の書籍でも使うものなので、まずこの本を読むことをお勧めします。主に週末だけ読みましたが、2~3週間程度で読めるものです。説明も丁寧で過不足なく書かれているので、余程のことがない限り脱落することはないと思います。Pythonの基本で不明点があると、この本に戻って確認しています。

引用元:Amazon http://urx3.nu/VUsg

[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

編集部コメント

機械学習について厳密に解説されている本なので、内容的に初心者の方よりは中級者向け。例え話しをまじえて分かりやすく解説するという、そんな緩めな主旨の本ではないです。しかし、機械学習に対する理解レベルをさらにあげたい方にとっては、かなり有益な情報が詰まってる技術書となります。

式展開についてはかなり丁寧に解説されているため、その点だけちょっと数学が弱いという方には助け舟となることでしょう。機械学習を本格的に理解・実践するのに欠かせない一冊ですので、初心者の方もある程度の知識を身につけたら一度は手に取ってみてください。

読者レビュー

これまで購入した機械学習に関する本の中でもダントツで素晴らしい本です!よくぞ1冊にこれだけの内容をまとめたという感じで、本当に内容盛り沢山。とは言うものの、機械学習を一から学ぼうとされる人には少し難しいかもしれません。CourseraのStanford大のMachineLearningコースなど、初学者むけ教材をこなしてからこの本を手に取ることをオススメします。

引用元:Amazon http://u0u1.net/WvL0

R・Java・Unityで機械学習を学べるおすすめの本

Rによる機械学習

編集部コメント

統計学の成果を数式で解き明かし、そこから導かれるアルゴリズムをR言語で実装することは容易ではありません。こちらの本では、直感的に理解できる統計手法を足がかりとし、その敷居の高さを抑えています。

手法に合わせたR言語のパッケージや使用方法を、実際にデータを操作しながら解説していく構成となっているので、難しい数式はほとんど出てきません。R言語による機械学習の数式やアルゴリズムについて理解を深めたい方にはおすすめの本ですね。

読者レビュー

この本は、統計ソフトRを用いた機械学習に関する教科書である。中身は、平易な文章で、機械学習の考え方から、その実践まで入門者~中級者まで、楽しく独学できる内容である。特筆すべき点は、難解な統計のモデル式がカットされており、言葉で理解できるように解説されていることである。そのため、純粋な理科系の方には、物足りなく、スッキリ感はない。しかし、文系の人には、素晴らしい入門書である。しかし、これを読むには、R入門書と高校レベルの統計に関する知識は、必須だと思われる。順序としては、高校数学(統計)、Rの入門書→「Rによる機械学習」といった感じである。この本を読めば、データの活用、プログラミング、モデルの構築など、一気にあなたの知能を高くすること間違いないでしょう。

引用元:Amazon http://urx.space/yfWu

RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習

編集部コメント

統計的なモデリングやモデルを作る手順など、現場の臨場感を重視したより実践的な内容になっています。さらに、RとPythonを使ってデータからモデルを作成する具体的な方法についても解説されています。

機械学習について理解を深めたい方はもちろん、膨大なビッグデータの分析を担当する「データサイエティスト」を目指している方にもおすすめの本です。

読者レビュー

傑作、データサイエンスをやりたい全人類が読むべき本。 5章から少し行間が広くなるが、1~4章は平易で詳しい。 これが3000円ほどで読めるとはいい時代になりましたね。

引用元:読書メーター https://bookmeter.com/books/13609953

Javaで学ぶ自然言語処理と機械学習

編集部コメント

自然言語処理や機械学習の基礎について分かりやすく解説されていることに加え、豊富なサンプルコードや演習問題なども掲載されており、全体的にバランスのよい構成の本です。Javaによるプログラム例も多く載っているので、Javaを使った自然言語処理の実装方法を学びたい方や、これから自然言語処理の知識を身につけたい方におすすめの一冊となります。

読者レビュー

ジャバを学ぶ前は大して気にしていなかったが、学んだ後だとジャバのバージョンがいくつなのかは気になるところであった

引用元:読書メーター https://bookmeter.com/books/13114882

Unityではじめる機械学習・強化学習 Unity ML-Agents実践ゲームプログラミング

編集部コメント

本のタイトルにもなっている「Unity ML-Agents」はフレームワークのことで、Unityで機械学習を学ぶための環境構築に使われます。このフレームワークを使えばキャラクターの動きをプログラミングする必要がなくなるうえに、強化学習によってその動作を最適化することが可能になります。

機械学習の仕組みや学習手順などの基本的な部分から、サンプルコードを活用した実践的な学習もできる構成なので、ゲーム開発の現場でも使えるスキルを身につけられる一冊です。

読者レビュー

「強化学習ちょっとさわり始めたけどgym以外の環境がほしい」というレベルの人が全体像を知るのに最適。強化学習の細かい説明はあんまりない。ちょっとターゲットが狭いかな。

unity2017>2018、agents0.4>v0.5でそこそこ変わっているので今の環境だと本の通りに動かない。実際に遊ぶときは公式読みながら進める必要あり。

引用元:Amazon http://urx.space/TXrG

機械学習における数学・統計学を学べるおすすめの本

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん

編集部コメント

そもそも機械学習が注目を集めている理由から始まり、機械学習でなにが可能になるのか?本のタイトル通りなど基本的なところからやさしく解説してくれます。特に数学に対するフォローが徹底されており、高校で学んでいた数学を忘れてしまった方でも、理解しやすい構成になっています。

機械学習を学んでいるけど、数学への理解が曖昧になっている方にとっては、必読の書になりますね。

読者レビュー

すごくわかりやすかったです。私自身理数系で、これから機械学習を始めようと思っているものですが、導入として適切で、難しい数式もなく、要点だけが抑えられていてわかりやすかったです。ただ、実際Pythonでプログラミングをするときに、Pythonの知識についてほとんど触れられていないので、その点では、ネットで調べながらやってみたりしなければならなかったりします。

パターン認識で一度躓いていて、この本に出会い、正直、「あまり考えなくても機械学習はできる」という変な自信を持ちました。それでいいのか自分、と思いますが、とりあえず仕事に支障はありません。

引用元:Amazon http://urx.space/LIvB

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

編集部コメント

機械学習におけるいくつかのアルゴリズムを初心者からでも実装できることを目標にしており、機械学習の応用力と問題解決のスキルが身につけられます。また、Pythonを使った機械学習に必要とされる数学についても丁寧に解説されています。

これから機械学習を始めたいと思っている、入門者の方から機械学習の業務に関わっているエンジニアの方にもおすすめできる本です。

読者レビュー

機械学習を行う上で必要になる数学的背景が過不足なくまとめられている。さらにSVMなどの基本的な手法に関してスクラッチ実装がされている。 機械学習を業務、研究で使用するなら必読といっても良いだろう。

引用元:読書メーター https://bookmeter.com/books/13171798

統計学が最強の学問である[数学編] データ分析と機械学習のための新しい教科書

編集部コメント

「数の本質」や「数式の基本」など、統計学と機械学習の基礎となる数学をマスターできる累計48万部を超えた本です。文系だから統計学や機械学習について十分に理解できない、という方にも分かりやすく解説されている本です。

統計学・機械学習の両方に必要な数学を同時に学習できる良書ですね。

読者レビュー

統計学をこれから本格的に学ぶ前の準備段階的な本であり、数学について基本を学ぶのにもかなりおすすめです 例題などは見るだけでなくノートに書いたほうが定着化しやすいです もちろん発展的なことやこの本をきっかけに数学をもっと勉強したいひとは線形代数、微分積分、集合と位相も学んだほうがいいと思いますが、一度この本の内容さえ入れば独学でもなんなくこなせると思います。

引用元:読書メーター https://bookmeter.com/books/12521036

ベイズ理論による機械学習を学べるおすすめの本

パターン認識と機械学習 上

編集部コメント

機械学習に関連する基本的なところはすべて理解できたという方に、中級者へのステップアップとしておすすめしたい良書です。厳選された国内の研究者14名によって丁寧に翻訳されており、ベイズ理論による機械学習とパターン認識についての理論や様々な手法を学べる本となっています。

念の為ですが、機械学習などについて初心者の方が読むにはまだ早いです。次で紹介する下巻も合わせて中級者以上の方にじっくり読むことをおすすめします。

読者レビュー

超有名本。予備知識的には理系の数学の院試に出る程度の線形代数・(多変数の)微積分・確率統計がわかっていれば十分で、逆にその範囲が怪しい人が通読するのは厳しそう。証明がない非自明なstatementがいきなり挿入されたりすることはないため、一行一行追っていく読み方をする人にとっては読みやすい。ただ、この本を読んだからといって機械学習が実際にできるようになるわけではない。大学院生・研究者以外が現代で無理にこれを手に取る意義はどうなんだろう。

引用元:読書メーター https://bookmeter.com/books/4773414

パターン認識と機械学習 下(ベイズ理論による統計的予測)

編集部コメント

パターン認識と機械学習の理論や手法をまとめた本です。特に機械学習についての理論を数学の知識を応用し、解説しています。そのため、この本を理解するには微分積分や統計の基礎知識が必要です。

機械学習の背景にある理論を理解することで、実装にも繋がります。数学の基礎知識があり、機械学習の理解を深めたい方におすすめです。

読者レビュー

機械学習の理解に必要となる確率論、情報理論、線形代数を丁寧に説明。非常に参考になる。演習問題を解くことで理解が深まる。要微分積分。

引用元:読書メーター https://bookmeter.com/books/4773414

機械学習における前処理を学べるおすすめの本

現場で使える! pandasデータ前処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ前処理手法

編集部コメント

機械学習やデータサイエンスの現場において、データ処理の定番ライブラリとされている「pandas」を使って、前処理の基本とその様々な手法について、網羅的に解説された本です。

初心者でも理解しやすいようにサンプルを活用しながら、pandasの基本操作やデータ構造についてもしっかり学習できるようになっています。機械学習エンジニア、データサイエティストの初学者におすすめの本になりますね。

読者レビュー

今までなんとなくデータフレームやらシリーズを使っていましたが、この本を読んでしっかり理解できた。

対象は初心者と書いてあったが、pandasの基本操作以外にもデータ分析や前処理など非常に多岐に渡っている。特に欠損値、外れ値、重複値などの操作は今まで読んだどの書籍よりも充実していた。

強いて批判を挙げるとすると、標準偏差や四分位範囲の項目はすこし難しかった。また最終章では実際のデータを使った分析タスクを解説しているが、モデリングを含めて、より具体的なデータ分析の実例がもっと欲しいと感じた。

pandasの操作方法が全て載っていると言っても過言ではないくらいのボリューム。今後は逆引き書として活用していきたい。

引用元:Amazon http://urx.space/vG27

機械学習を応用した画像認識を学べるおすすめの本

画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

編集部コメント

例えばスマホのカメラを被写体に向けると、人物の顔を自動で捉える「枠」が出てきたりしますよね?この本の『第1章:画像認識の概要』と『第2章:局所特徴』では、そういった画像認識の仕組みについて理解できる構成になっています。『第6章:畳み込みニューラルネットワーク』では、画像認識と人工知能(AI)の関連性についても解説されているのでとても興味深いです。

画像認識の現状や今後どのように進化していくかについても知ることができる、必読の一冊となります。

読者レビュー

実務3ヶ月から半年やった人が、復習で読むと非常にわかりやすいと思ういます。 局所特徴や統計的特徴抽出などなかなかまとまっている本がなかったので、助かりました。 Deep Learningを使った画像認識、物体検出に関しても、説明されており、時代の流れ、それぞれの簡単な処理内容を理解できると思います。 良い本でした!!

引用元:読書メーター https://bookmeter.com/books/11279195

まとめ

機械学習は、背景にある理論や数学の知識がなければ実装するのは難しい技術です。一見難しい技術ではありますが、本で理論から実践まで学ぶことができます。とはいえ、自分の学習レベルとは異なる本を選んでしまうと、理解するのは難しいでしょう。

そのため、当記事では初心者から上級者まで機械学習の学習レベルに応じたおすすめ本を紹介しました。ぜひ自分のレベルにあった本を見つけて、機械学習を学びましょう。

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