機械学習のおすすめ本18選!レベル別・目的別・言語別に紹介

機械学習のおすすめの本を知りたい
自分に合う本があるのか知りたいな

近年の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、機械学習にはさまざまな技術や知識があります。また参考書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レベル別、目的別、言語別の3つの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。

機械学習について詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。

機械学習とは?できることや事例を初心者向けにわかりやすく解説
更新日 : 2021年3月17日

【目的別】 機械学習を学べるおすすめの本一覧

機械学習を学べるおすすめの本

機械学習の学問領域は、統計学をはじめとする数学、情報工学など非常に幅広く、要素技術であるパターン認識やディープラーニングから学習することが理解への早道です。

ここでは、機械学習に関する参考書を中心に、目的別に学べる参考書を一覧表にしています。

タイトルごとに参考書の対象者レベルも記載しておりますので、自分のレベルに合った参考書を探してみてください。

目的タイトル対象者レベル
機械学習の基礎人工知能は人間を超えるのか初心者
深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版初心者
パターン認識と機械学習 上中級者以上
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)中級者以上
機械学習で使う数学やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん初心者
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初心者
機械学習の事前準備現場で使える! 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初心者
画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)中級者以上

【初心者向け】機械学習の基礎から学べるおすすめの本

初心者向けのおすすめ本

初心者が機械学習の基礎から学べる、おすすめの参考書を紹介します。

人工知能は人間を超えるのか

AI(人工知能)をゼロから学べる入門書です。機械学習は、AI(人工知能)の中のひとつのカテゴリのため、機械学習の学習と並行して、AI(人工知能)を学習すると効率的に学習できます。

また機械学習の手法に、ディープラーニングという人間が無意識に判断して行っていることを機械に学習させる手法があります。機械学習を語るうえで非常に重要な手法です。

本書では機械学習をはじめ、AI(人工知能)やディープラーニングの歴史まで、AI(人工知能)に関する概要がこの一冊に収められています。

「機械学習ってなんだろう?」という方は、まずこの本から機械学習を勉強することをおすすめします。

機械学習には数学の知識がつきものですが、本書は数学の知識がなくても読めるのが特徴です。

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、より理解が深まるでしょう。

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

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

AI(人工知能)や機械学習について基礎情報がまとまった参考書です。検定用の参考書ですが、検定を受けない方にもおすすめします。

数式がほとんどでてこないので、機械学習に関する参考書のなかでは読みやすい本です。

練習問題がついているので、学んだ知識を復習できることもポイントです。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。

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

【中級者向け】機械学習をしっかり学べるおすすめの本

中級者向けのおすすめ本

機械学習を一通り理解できた方に向けて、中級者へステップアップするのにおすすめの参考書を紹介します。

パターン認識と機械学習 上

機械学習の基本知識は一通り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さまざまな手法を学べる参考書となっています。

中級者以上の方が次に紹介する下巻と合わせて、じっくり読むことをおすすめします。

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

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)

パターン認識と機械学習の理論や手法をまとめた参考書です。

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、この参考書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。

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

【初心者向け】機械学習で使う数学を学べるおすすめの本

数学を学べるおすすめの参考書

機械学習の理解を深めるために重要になるのが、数学です。ここでは、初心者向けの機械学習で使う数学を学べるおすすめの参考書を紹介します。

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん

「そもそも機械学習が注目を集めている理由から始まり、機械学習で何が可能になるのか?」参考書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。

特に数学に対する解説が丁寧で、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です。

機械学習のアルゴリズムを数式で分かり易く解説。実際にPythonでプログラミングを書きながら、マトリックスのshapeをイメージしながら読み進めた。
①予測⇒線形回帰式⇒誤差二乗和の最小化によりパラメータ導出と②分類⇒シグモイド関数(確率)⇒対数尤度最大化によりパラメータ算出。 この流れをPythonで体感できた。ワクワクとモヤモヤを繰り返しながら。次は『ディープラーニングの数学(赤石雅典氏)』に進みます!

引用元:読書メーター

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

機械学習におけるいくつかのアルゴリズムを、初心者でも実装できることを目標にしている参考書です。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参考書です。

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

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

「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48万部を超えた参考書です。

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ます。

統計学・機械学習の両方に必要な数学を学習できる良書です。

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

【初心者向け】機械学習に必要なデータクレンジングに関するおすすめの本

データクレンジングに関するおすすめの本

統計学でも、取得したデータからゴミデータ(ノイズ)を排除して分析対象データを抽出しますが、機械学習でも同様な前処理が必要となります。

ここでは、初心者向けの事前準備が学べるおすすめの参考書を紹介します。

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

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さまざまな手法について網羅的に解説された参考書です。

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参考書になります。

pandasの基本的な使い方を把握できたと思う。これからは辞書感覚で使う。

引用元:読書メーター

【中級者向け】機械学習の事前準備を学べるおすすめの本

機械学習の事前準備を学べるおすすめの本

中級者向けに、より機械学習の実践的な事前準備が学べるおすすめの参考書を紹介します。

画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

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」が出てきます。この参考書の『第1章:画像認識の概要』と『第2章:局所特徴』では、このような画像認識の仕組みが理解できるように解説されています。

画像認識の現状と今後の進化についてを知ることができるので、おすすめです。

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

【言語別】 機械学習を学べるおすすめの本一覧

機械学習を学べるおすすめの本

機械学習は、さまざまなプログラミング言語で開発できます。ここでは、プログラミング言語ごとに機械学習が学べるおすすめの参考書を一覧で紹介します。

タイトルごとに参考書の対象者レベルも記載しておりますので、自分のレベルに合った参考書を探してみてください。

言語タイトル対象者レベル
PythonPythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第2版初心者
実践力を身につける Pythonの教科書初心者
Pythonではじめる機械学習中級者
詳細! Python 3 入門ノート中級者
[第3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中級者
RRによる機械学習初心者
RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習初心者
JavaJavaで学ぶ自然言語処理と機械学習中級者
Unity(C#)Unity ML-Agents 実践ゲームプログラミング v1.1対応版 (Unityではじめる機械学習・強化学習)中級者

【初心者向け】Pythonによる機械学習を学べるおすすめの本

Pythonによる機械学習を学べるおすすめの本

初心者向けの、Pythonで機械学習が学べるおすすめの参考書を紹介します。

Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第2版

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参考書です。

近年は、AI(人工知能)を搭載したサービス・アプリ・製品が随時リリースされるようになってきました。

AI(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。

特に第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、AI(人工知能)において重要な部分になるので、よく学んでおきましょう。

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

実践力を身につける Pythonの教科書

前半はPythonのインストールや開発環境の構築からはじまり、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ます。プログラムが動作する楽しさを体験できる構成です。

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べます。

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。

友達にこれ一冊あればとりあえず大丈夫とすすめられて購入。内容も充実しており、pythonの基礎はだいたい分かったけどじゃあ次にどうすれば?に答えてくれるように実践編・応用編まで準備してくれている。満足の一冊。

引用元:読書メーター

【中級者向け】Pythonによる機械学習を学べるおすすめの本

中級者におすすめの本

プログラミング知識がある中級者向けに、Pythonで機械学習を学べるおすすめの本を紹介します。

Pythonではじめる機械学習

Pythonによる機械学習の基礎から、より高度な予測モデル構築の鍵になる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」についても解説されています。

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。

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

詳細! Python 3 入門ノート

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、Pythonと機械学習を始めて学ぶ方におすすめしたい一冊です。

遅まきながら、ついにAIや機械学習で人気の言語Pythonやることにしました!言語としてあっさりして覚えやすく、世相にあっている感じがします。▼本書はプログラミングの基礎の基礎はあるか、周りに分からないところを聞ける人がいるならば、全くの初心者でも問題ないと思います。最後に機械学習で終わるのも現実世界での応用の仕方がわかるのでとてもいいです。僕の場合、ざっと通して読んだのち、後半の複雑なサンプルは1つ1つコードを書いて動かしてみました。かわいい装丁ですがあなどるなかれ、かなり勉強になりました。

引用元:読書メーター

[第3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

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の参考書です。例え話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ありません。

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いる技術書です。

式展開について、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。

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。

読みやすいです。用語の勉強をしてから読んだので分かりやすいです。

引用元:楽天市場

【初心者向け】Rで機械学習を学べるおすすめの本

R言語とは
R言語で機械学習が学べるおすすめの本

ここでは、初心者向けのR言語で機械学習が学べるおすすめの参考書を紹介します。

Rによる機械学習

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。

こちらの参考書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。

こういう本も登録できるのね。 機械学習の手法がよく分かる良書と思う。スパムメールとか、銀行の融資判断とか、具体例も面白い。

引用元:読書メーター

RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習

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。

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

【中級者向け】Javaで機械学習を学べるおすすめの本

Javaで機械学習を学べるおすすめの本

Javaでプログラミングができる中級者向けに、機械学習を学べるおすすめの参考書を紹介します。

Javaで学ぶ自然言語処理と機械学習

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。

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

【中級者向け】Unityで機械学習を学べるおすすめの本

Unityで機械学習を学べるおすすめの本

Unityでプログラミングができる中級者向けに、機械学習を学べるおすすめの参考書を紹介します。

Unity ML-Agents 実践ゲームプログラミング v1.1対応版 (Unityではじめる機械学習・強化学習)

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ります。

また、強化学習によってキャラクターの動作を最適化することが可能です。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となっています。

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。

まとめ

機械学習のおすすめの参考書を紹介してきました。

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べます。

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といえます。

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。

この記事のおさらい

機械学習の学習本はどう選ぶといいの?

自分の目的やレベル、やりたい言語にあった本を選ぶのがおすすめです。

機械学習に必要な知識とは?

数学、統計学、ディープラーニングなどの知識です。おすすめの参考書は、内部リンク「【目的別】 機械学習を学べるおすすめの本一覧」をご参考にしてください。

機械学習を作れるプログラミング言語は?

PythonやR、Java、Unityなどがあります。おすすめの参考書は、内部リンク「【言語別】 機械学習を学べるおすすめの本一覧」をご参考にしてください。

書いた人

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