【レベル別】Pythonで機械学習を学ぶための本｜最短実務応用を目指せ！
- 機械学習の理論というより、とりあえずPythonを使って機械学習で遊べるようになりたい！
- 機械学習を実務で応用できる実装スキルを習得したい…
本記事では、これらの悩みを徹底的に解決していきます。
機械学習をPythonで学ぶ本はたくさんあり、どの本を選ぶべきか迷うのは当然です。
また、本によって扱っているツールが違うのも混乱のもとだと思います。
実際、私も最初は、どの本を選ぶべきかめちゃめちゃ迷いました。
そこで、本記事では、レベル別・目的別にPythonで機械学習を学ぶための本を紹介していきます。
本記事を読むことで、読者の現段階のレベルと目的にあった本を確実に選ぶことができます。
最短・超効率なPythonによる機械学習を目指しましょう！
＊活字を読むのが苦手という方は、Udemyと呼ばれるオンライン講座が超おすすめです（セール時には1000円程度コースが購入できます！）
機械学習を理解する・実装するためのUdemy講座に関しては下記を参考にしてください。
初心者の方におすすめなPythonによる機械学習本
ここでは、機械学習の仕組みを全く知らない方におすすめの本を紹介します。
つまり、機械学習を学習するための一冊目となる本を紹介します！
具体的には、以下の4冊です。
- スッキリわかるPythonによる機械学習入門 スッキリわかるシリーズ
- 機械学習スタートアップシリーズ ゼロからつくるＰｙｔｈｏｎ機械学習プログラミング入門 (ＫＳ情報科学専門書)
- Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
- これならわかる機械学習入門 (KS物理専門書)
どの本もPythonの基本文法の簡単な解説がついていますが、基本文法は別の本で学ぶことをおすすめします。
Pythonの基本文法を学ぶためのオススメ本は下記の記事にまとめているので参考にしてください。
スッキリわかるPythonによる機械学習入門 スッキリわかるシリーズ
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 3300円（税込） |
| 習得期間（目安） | 3〜4週間 |
Pythonの基本文法をスッキリわかるシリーズを利用して学んだことがある方にとっては最高の一冊です。
数学の知識がなくても統計をゆっくり解説してくれるので安心です。
また、機械学習の手法のみならず、前処理や性能評価の流れも掴むことができます！
数学・Python入門者におすすめ！
機械学習スタートアップシリーズ ゼロからつくるＰｙｔｈｏｎ機械学習プログラミング入門 (ＫＳ情報科学専門書)
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 3300円（税込） |
| 習得期間（目安） | 3〜4週間 |
私が、大学院修士1年の時に全体的な復習を行うために友人と読み進めた本です。
scikit-learnという一言打てば機械学習を実行してくれるライブラリを利用せずに、numpyとpandasのみを利用して様々な機械学習モデルを構築するところが魅力的です！
また、数学的な基礎も詳しく解説してくれるので一安心です！！
結局、モデルの気持ちを理解するためには、便利なライブラリを使わずに自分の手で構築することが大切ですね…
実装しながら、色々な機械学習モデルを理解したい方におすすめ！
Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 3740円（税込） |
| 習得期間（目安） | 4〜5週間 |
先程紹介した『ゼロから作るPython機械学習入門』とは相反して、scikit-learnと呼ばれるライブラリを使用して、実践的な力を身につけるのがコンセプトです！
前半部分でscikit-learnの使い方を詳しく解説してくれるので、安心して読み進めることができます。
後半部分は、かなり実践的な内容も扱っています。
『機械学習の知識はある程度あるが、実装はあまり自信がない』という方に超おすすめです！！
ライブラリの使い方を理解して、いち早く実務に応用したい！
これならわかる機械学習入門 (KS物理専門書)
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 2640円（税込） |
| 習得期間（目安） | 2〜3週間 |
最後に物理学と機械学習の応用の項目があると聞いて、すぐに予約して購入した本です！
最初に機械学習を理解する上で必要不可欠な数学が説明され、徐々に近年広く利用されるようになった深層学習の解説に進みます。
また、後半部分は、Pythonの基本文法やライブラリの使い方を詳しく解説してから、深層学習の実装を行います！
大学生で線形代数と統計を簡単に学習したことがある方なら、すらすらと読み進めることができます。
特に物理系の学生にとっては、興味をそそる内容がたくさんあるのでおすすめです！
必要不可欠な数学を理解してから、実装を学びたい（＋物理と機械学習の応用事例を知りたい方）
初心者の方が深層学習（ディープラーニング）を学ぶのにおすすめな本
ここでは、機械学習手法の一つである深層学習（ディープラーニング）に特化した入門用の本を紹介していきます。
特に応用で使用されるライブラリの解説というよりは、深層学習自体をPythonで実装しながら学ぶことを目的とした本を紹介します。
- 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 Learning② ―自然言語処理編
- Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書 機械学習の基本から深層学習まで
＊深層学習の理論というよりは、実装をすぐに学びたい方は読み飛ばしてください！
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
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 3740円（税込） |
| 習得期間（目安） | 3〜4週間 |
ライブラリを使わずに、ディープラーニングを理解することができます。
多くの方が、絶賛しているだけあって、納得がいきます！
ディープラーニングの元になったパーセプトロンというモデルから始めて、畳み込みニューラルネットワークをストレスなく読み進めることができます。
深層学習（ディープラーニング）の基本を自分の手で実装しながら理解したい！
ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編”,”b”:”オライリー・ジャパン
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 3960円（税込） |
| 習得期間（目安） | 3〜4週間 |
先程紹介した『ゼロから作るDeep Learning』の続編です。
同様に、ライブラリを使用せずに自然言語処理や時系列データ処理を扱います。
理解しにくい自然言語処理ですが、1から実装することで確実に理解することができます。
『ゼロから作るDeep Learning』を読み終えて、さらに高度な自然言語・時系列データ処理に挑戦したい！
Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書 機械学習の基本から深層学習まで
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 3520円（税込） |
| 習得期間（目安） | 2〜3週間 |
他の本に比べて読みやすいことが最大の利点です。
中には、オライリー系の本が苦手な方もいると思います。
この本は、オライリー系の本よりもブログのような感じで読みやすく必要最低限の知識を習得することができます。
新たに深層学習を学ぶというよりは、これまでの全範囲を復習するような感じで使用すると良いです。
深層学習も含め、これまでやってきたことを簡単に復習して、もう少し応用よりの本にステップアップを目指す。
【ライブラリ別】深層学習の実装を学ぶ本（Keras, TensorFlow, PyTorch）
ここでは、深層学習自体を学ぶというよりは、実務でよく利用するライブラリを利用して深層学習を学ぶための本を紹介します。
現在、深層学習を利用するのに使われているライブラリは以下の三つです。
＊もし、どのライブラリが良いとかが定まっていない場合は、PyTorchを勉強することを勧めます。理由は、Kaggleや研究等で現在最も使用されているライブラリだからです。
- Keras
- TensorFlow
- PyTorch
そのため、ここからはライブラリ別におすすめな本を紹介します。
Keras・TensorFlowで深層学習を学ぶ本
まずは、KerasとTensorFlowを利用して深層学習を学ぶためのおすすめ本を紹介します。
- 現場で使える！TensorFlow開発入門 Kerasによる深層学習モデル構築手法
- TensorFlow2 TensorFlow＆Keras対応 プログラミング実装ハンドブック
現場で使える！TensorFlow開発入門 Kerasによる深層学習モデル構築手法
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 2948円（税込） |
| 習得期間（目安） | 2〜3週間 |
Tensorflow/Kerasを使用して開発を考えている方は読むべき一冊です。
基礎編を読むだけで、Kerasで書かれたコードは確実に読むことができます。
また、後半部分は、実務でも利用するようなテクニックをKerasを利用してどのように書くのかを詳しく解説しています。
これから、KerasとTensorflowを使って開発を予定している方
TensorFlow2 TensorFlow＆Keras対応 プログラミング実装ハンドブック
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 3080円（税込） |
| 習得期間（目安） | 辞書として使用するのがおすすめです |
ハンドブックシリーズは、私のお気に入りです。
ハンドブックという割には、かなり丁寧に書かれていて、網羅的に理解することができます。
自然言語処理や時系列データ分析の実装例は特に有益でした。
Tensorflowを体系的に一度学びたいと考えている
PyTorchで深層学習を学ぶ本
次に、PyTorchによる深層学習の使用方法を学ぶための本を紹介します。
- 最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング
- 現場で使える！PyTorch開発入門 深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装
- PyTorchニューラルネットワーク 実装ハンドブック
当ブログでもPyTorchの基本〜応用の流れを説明しています。
本よりは網羅性がないですが、直感的にPyTorchがどのように動くのが理解できます。ぜひ参考にしてください。
当ブログのPyTorchの記事は、下記のボタンからアクセスしてください！
最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 単行本 : 4,070円（税込） Kindle : 3,663円（税込） |
| 習得期間（目安） | 2〜3週間 |
私がPyTorchを学習したときは、こんなに丁寧な文献はありませんでした。
はっきり言って、PyTorchをゼロから学びたい方はこの本一択です！
それぐらい親切で内容も良い本です。
この本を読めば、機械学習コンペ（Kaggleなど）の基本が確実に出来上がります。
PyTorchをゼロから学びたい方！
現場で使える！PyTorch開発入門 深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 2948円（税込） |
| 習得期間（目安） | 1〜2週間 |
公式ドキュメントを噛み砕いして解説しているイメージです。
ある程度、機械学習ライブラリを使用したことがある方は、この本を利用してPyTorchの基本をサクッと学ぶのもありです！
序盤では、線形回帰や最尤推定を具体例として説明を行なっています。
PyTorchでは、動作がブラックボックスしやすいので、このような具体例による解説はありがたいです。
PyTorchでこれから開発を進める予定の方におすすめです！
他の機械学習ライブラリを使用したことがあり、PyTorchをサクッと理解したい方
PyTorchニューラルネットワーク 実装ハンドブック
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 3300円（税込） |
| 習得期間（目安） | 辞書として使用するのがおすすめです |
PyTorchでつまづいた時に今でも利用している本です。
実装ハンドブックとあるように、様々ネットワークを利用して、画像やテキストに関するタスクの具体例がたくさん載っています。
PyTorchを利用している方は、持っていて損のない一冊です。
PyTorchの開発に携わっている方
中級者の方におすすめなPythonによる機械学習本
これまで紹介してきた本の２冊目として読むような本を紹介していきます。
ここで紹介している本を読むことで、実践応用の一歩手前のレベルに到達することができます。
- 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
- Python実践機械学習システム100本ノック
- scikit-learn データ分析 実践ハンドブック
- PyTorch実践入門 (Compass Booksシリーズ)
基本的には、Pythonをある程度理解していないと読み進めるのは厳しいです。
［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 impress top gearシリーズ
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 4400円（税込） |
| 習得期間（目安） | 4〜6週間 |
世界中で読まれている機械学習のベストセラーです。
機械学習の基本とPythonの実装を同時に習得できる名著です。
基本的には、理論・実装の入門は、この本で全て完結します。
しかし、１冊目として読むのは、厳しいと思うので、２冊目として読み進めることをおすすめします。
基本的なライブラリ（numpy, pandas matplotlib, scikit-learn）はめちゃめちゃ使うので読み切ることにはマスターしています…
機械学習の理論・実装の入門を終えたい！
Python実践機械学習システム100本ノック
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 2640円（税込） |
| 習得期間（目安） | 3〜4週間 |
具体的な事例を利用して、機械学習を実装していきます。
この本を読むことで、機械学習を実務に使えるレベルに持っていくことができます。
100本ノックシリーズを過去に利用していた方は絶対に購入すべき一冊です！
機械学習を実務で応用できるレベルに持っていきたい！
scikit-learn データ分析 実践ハンドブック (Pythonライブラリ定番セレクション)
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 3520円（税込） |
| 習得期間（目安） | 辞書として利用してください |
scikit learnを使っていると『一度は、sicikit learnをしっかり学ばなきゃな…』と思う時が来ると思います。
そのときに、この本を手にとってみてください。
ハンドブックと書いてあるだけあって、scikit learnの機械学習は一通り学ぶことができます。
解説も丁寧なので、体系的にscikit learnを学びたいという方にもおすすめです。
また、実務でscikit learnの動作をサクッと調べる時にも助かります。
scikit learnの動作をサクッと調べられる本が欲しい
PyTorch実践入門 (Compass Booksシリーズ)
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 3982円（税込） |
| 習得期間（目安） | 4〜5週間 |
実践的な事例を使用して、PyTorchを理解することができます。
しかし、PyTorchを触ったことがない方が読み切るのは難しいと思うので、２冊目として利用してください。
内容は、全てわかりやすく、とても勉強になります！
PyTorchの入門は終わったから、２冊目の本が欲しい！
上級者におすすめな機械学習を学ぶ本
実務ですぐに使えるレベルの知識が得られる本を紹介します。
基本的には、初級者・中級者用の本は確実に習得して、ある程度自由自在に使えることを前提としています。
- ゼロから作るDeep Learning③ ―フレームワーク編
- Python 実践AIモデル構築 100本ノック
- つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング
ゼロから作るDeep Learning③ ―フレームワーク編
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 4400円（税込） |
| 習得期間（目安） | 4〜6週間 |
名前通りディープラーニングのフレームワークをゼロから作っていきます。
CNNやRNN等の深層学習モデルを扱えるフレームワークをゼロから構成する練習は、今後の開発に必ず役に立ちます。
当然、ある程度の前提知識は必要ですが、読み終えるとかなりの力が身に付きます！
機械学習のフレームワークを作る経験を通してステップアップしたい！（あとこのシリーズが大好きな人）
Python 実践AIモデル構築 100本ノック
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 2640円（税込） |
| 習得期間（目安） | 4〜5週間 |
キャッチコピーにある通り、『AIを最大限に活かす』ための工夫を学ぶことができます。
実際は、このようなプロセスは実務を通して理解するしか方法はないですが、本書がその限界を超えてくれます！
100本ノックシリーズが好きな方は、必ず買ってください笑笑
実例を通して、機械学習を最大限に活かす工夫を学びたい！
つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 3828円（税込） |
| 習得期間（目安） | 6〜8週間 |
PyTorchを利用している方は、必ず買いましょう（必ずは言い過ぎかも…）
そのくらい良い本です。
PyTorchを利用して、異常検知や物体検出など現在注目されている応用を実装していきます。
この本をやり切れば、PyTorchで研究・開発が自由自在にできるレベルになります！
実践ですぐに応用できるレベルのPyTorchの実装能力を取得したい！
NumPy・Matplotlib・Pandasを学ぶための本
ここでは、機械学習というよりは、機械学習を実装する基本的なライブラリ（NumPy・Pandas, Matplotlib）を自由自在に使えるようになるための本を紹介します。
- 現場で使える！Python科学技術計算入門 NumPy/SymPy/SciPy/pandasによる数値計算・データ処理手法
- Python実践データ分析100本ノック
- Python 実践 データ加工／可視化 100本ノック
ここで紹介している本は、機械学習のみならず、数値計算やビジネスシーンにも応用できる良い本ばかりです！！
また、当ブログでもNumpy, pandas, matplotlibの基本的な説明を行なっています。
詳しくは下記を参考にしてください！
現場で使える！Python科学技術計算入門 NumPy/SymPy/SciPy/pandasによる数値計算・データ処理手法
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 3520円（税込） |
| 習得期間（目安） | 3〜4週間 |
科学技術計算と書いてありますが、どちらかというとNumpy・Pandas・Matplotlib・SciPyを体系的に学ぶのに適した本です。
この本を読むことで、ある程度自由自在に上記のライブラリが使えるようになります。
簡単なデータ解析や数値計算ならこの本で十分な知識が身に付きます！
Numpy, Pandas, Matplotlib, SciPyを体系的に学び、研究やデータ解析に利用したい
Python実践データ分析100本ノック
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 2640円（税込） |
| 習得期間（目安） | 3〜4週間 |
この本をやり切れば、numpy, matplotlib, pandasはある程度自由自在に使用することができるようになります。
私もこの本を読み終えてから、pandasのコードで困ることが格段に減りました。
また、データの見せ方や本質の抽出方法も学ぶことができます。
これからデータ解析を行う方は、必ず読むべき一冊です。
実務レベルのnumpy, matplotlib, pandasを習得する
Python 実践 データ加工／可視化 100本ノック
| 難易度 | |
|---|---|
| 値段 | 2640円（税込） |
| 習得期間（目安） | 3〜4週間 |
通常のデータと異なり、言語・画像・音データの扱い方を習得することができます。
ライブラリの使い方はもちろん、現場ですぐに使えるような知識を得ることができます。
特に、音データや言語データは苦手意識があったのでとても勉強になりました！
さまざまなデータの加工・可視化方法を習得して、実務に応用したい
まとめ
本記事では、Pythonによる機械学習本をレベル別・目的別に紹介してきました。
本記事を参考にして、現段階の皆さんのレベルと目標に合う本を選んでください！
また、最近はUdemyというプログラミンに特化したオンライン授業を提供するサービスが超おすすめです！
本を読むのが辛いという方は、ぜひ利用してみてください（セール中は1500円程度で講義が購入できます）
Pythonを学習するのに効率的なサービスを紹介していきます。
まず最初におすすめするのは、Udemyです。
Udemyは、Pythonに特化した授業がたくさんあり、どの授業も良質です。
また、セール中は1500円定義で利用することができ、コスパも最強です。
下記の記事では、実際に私が15個以上の講義を受講して特におすすめだった講義を紹介しています。
他のPythonに特化したオンライン・オフラインスクールも下記の記事でまとめています。
自分の学習スタイルに合わせて最適なものを選びましょう。
また、私がPythonを学ぶ際に使用した本を全て暴露しているので参考にしてください。
