- はじめに
- そもそも機械学習とはなにか知らない人向け
- データサイエンティストを目指している人向け
- 強化学習を学びたい人向け
- DQNを学びたい人向け
- ディープラーニングを本気で理解したい人向け
- 機械学習実装の基礎を身につけたい人向け
- 機械学習に慣れてきた人向け
- おわりに
はじめに
こんにちは。talosです。
今やいたるところで使われるAIや機械学習、勉強している人やこれから勉強する人は多いのではないでしょうか。
でも、いざ勉強するとなるとなにからやればいいのかわからないなんてことありませんか？
そこで、今回は様々なタイプに合わせておすすめの機械学習の勉強本を紹介します。
そもそも機械学習とはなにか知らない人向け
初心者中の初心者に向けた本です。
数式やコードはほとんどなく、マンガで説明してくれるのでイメージをつかみやすくなっています。
いきなり数式やコードで学んでも理解するのに時間がかかるため、この本でイメージをつかんでから、あるいは同時進行で学んでいくとよいのではないでしょうか。
データサイエンティストを目指している人向け
この本は機械学習がメインの本ではありませんが、機械学習を勉強する人の中にはデータサイエンティストを目指している人もいると思い挙げました。
機械学習といえばPythonというイメージも強くなってきているので、Jupyter Notebookを扱うという意味でも勉強になると思います。
Pythonで書いたことがあり、統計学や数値計算などデータサイエンスの基礎を学んだことがあるほうが理解しやすいでしょう。
強化学習を学びたい人向け
強化学習について書かれた一冊です。
説明が細かいところまでいきわたっており、一冊で十分な知識が身につくでしょう。
大学の授業などで参考書として使うのがよいと思います。
コードは一切書かれていません。
DQNを学びたい人向け
DQN（Deep Q-Network）について書かれた一冊です。
理論＋コードでわかりやすく書かれています。
「つくりながら学ぶ」というタイトルと通り、実践して学べるため使いながら覚えるタイプの人におすすめです。
強化学習についてある程度理解していないと難しいかもしれません。
ディープラーニングを本気で理解したい人向け
定番中の定番です。
タイトルの通りライブラリを使わず実装するため、TensorFlowなどのライブラリの中ではどのようなことが起こっているのか理解することができます。
ディープラーニングの理論を理解したいなら必ず読んでほしい一冊です。
機械学習実装の基礎を身につけたい人向け
scikit-learnを使って様々な機械学習アルゴリズムの実装をしています。
さらに、データの前処理やモデルの評価・改良まで書かれており、機械学習を使う人には必ず読んでほしい一冊です。
数式は出てこないため、とりあえず機械学習を使いたいという人にもおすすめです。
機械学習に慣れてきた人向け
scikit-learnやTensorFlowなどを用いて様々な機械学習アルゴリズムを実装します。
理論→実装という流れで説明されているので、体系づけて学ぶことができます。
初心者向けの機械学習の本を一冊読んである程度理解してから読むと、さらに理解が深まります。