AI・人工知能・機械学習について知りたいけど何からやればいいか分からないと言った悩みは多いと思います。
また、初心者向けの入門書の情報はあるけど、次のステップに進むには何を勉強すればよいのかといった情報もあまりありません。
この記事では、初級者～上級者までレベル別に分けたおすすめの書籍を紹介しています。
記事の下にいくほど専門的で難易度の高い書籍となっていますので、上から順に勉強していっても良いかもしれません。
AI・人工知能・機械学習に関するおすすめの入門書(初級者向け)
2019年のベストセラーにも選ばれた有名な書籍。
データに基づいて事実を読み取るスキルを身につけられる1冊です。
このスキルはまさに機械学習がやっていることで、AIの有用性を知ることができます。
データの価値を知ることでAIの価値を見出せる、AIの世界への第一歩となる書籍です。
機械学習について、物語調に解説している書籍。
可愛いイラストのキャラクター同士の会話がメインの本ですが、機械学習の理論についての説明もしっかりとなされています。
ストーリーも面白くスラスラ読み進められます。
主人公と一緒に機械学習の知識を身につけられる、まさに機械学習の入門書にふさわしい1冊です。
機械学習が実際に何をしているのか、仕組みを優しく説明した書籍。
機械学習の様々な手法が分かりやすく整理され、1つ1つを図解で解説しています。
実例も豊富に書かれているので、機械学習の理論部分も視覚的に理解できるようになっています。
図解が多いため、機械学習初心者でも苦がなく読み進められると思います。
AI・人工知能・機械学習に関するおすすめの入門書(中級者向け)
ディープラーニングに関する良質な入門書です。
ディープラーニングをライブラリを使わず、タイトル通りゼロから説明しているので、今まで曖昧になっていた部分をしっかり理解する事ができます。
説明が丁寧にされているため、事前知識なしで読むこともできる1冊です。
機械学習を実際に使って(実装して)みたい人におすすめの本です。
このアルゴリズムはどういうタイミングで使うのか、モデルの特稜料はどうやって決定すれば良いのかといった内容が書かれています。
他の入門書で機械学習とは何か理解し、実践してみたい人が対象の書籍のためある程度のプログラミングの知識は必要になります。
機械学習とは何かを表面的に理解している人が次に読む一冊といった内容です。
基礎的な理論から実際のサンプルコードを使った説明までされているので、実践的な機械学習のスキルを身につけられます。
知識だけじゃなく、実際に機械学習が使えるようになる脱初級者に向けた書籍となっています。
ベイズ統計をやるならこの3冊
通称「アヒル本」
ベイズ統計のモデリングとプログラミングを身につけられる書籍です。
モデリングに注力しているため、難しい数式は少なく数学的難易度は低めです。
Stanによる実装で説明されているので、プログラミングをやったことがない人には難しく感じるかもしれません。
ベイズ統計の推論と計算を身につけられる書籍です。
モデリングから推論の流れについて詳しく解説させていて、ある程度数式も出てくるため数学的難易度は中程度です。
入門書と言いつつも原理もきちんと説明しているため難易度はやや高く、アヒル本を先に読んでおくことをおすすめします。
ベイズ統計の理論を身につけられる書籍です。
分布の数学的な性質まで詳しく解説されているので、数学的難易度は高くなっています。
ベイズ統計をきちんと理解したい人におすすめです。
この1冊を理解すれば十分専門的な知識は得られていると言えます。
AI・人工知能・機械学習に関するおすすめの本(上級者向け)
通称「カステラ本」
機械学習の専門的な知識を身に着けたいと思うなら、必読書と言えます。
証明なども細かくされているので、ある程度の数学の知識は必要となります。
機械学習に関して幅広く深い内容まで書かれているので、読み終わった後も辞書的な使い方ができます。
ちなみに英語版であれば無料でPDFファイルが公開されています。
通称「PRML（Pattern Recognition and Machine Learning)」
言わずとしれた機械学習の名著です。
様々な機械学習の手法について理論を丁寧に解説しています。
上巻では、確率分布、線形回帰モデル、線形識別モデル、ニューラルネットワークについて記されています。
通称「PRML（Pattern Recognition and Machine Learning)」
言わずとしれた機械学習の名著です。
様々な機械学習の手法について理論を丁寧に解説しています。
下巻では、カーネル法、グラフィカルモデル、混合モデルとＥＭ、近似推論法、サンプリング法、連続潜在変数、系列データ、モデルの結合について記されています。