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【2023年】Python 機械学習・ディープラーニング本の人気ランキング・おすすめ紹介【読み放題も】

AI(人工知能)の開発や、ビッグデータ活用など、様々な分野で今後必要とされる技術「機械学習」。その手法の1種で人間の脳にならった「ディープラーニング」はひときわ注目度も高いです。

機械学習は、データ解析や、数学系のライブラリの豊富さから現状Python環境がダントツの人気。

いまPythonが最も人気がある最大の要因がこの機械学習・ディープラーニング・データ解析によるものといえるでしょう。

今後も間違いなく必要とされていく需要の高い技術、「Pythonでの機械学習」に関する本を紹介していきまっす。

 

 

 

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Python 機械学習・ディープラーニング本

人気ランキング

さっそく、今売れ筋の「機械学習」「ディープラーニング」系の本を人気ランキング形式で一覧したのが以下。

ランキングはAmazonの売筋ランクに基づいて日々更新されていますので、最新の人気が反映されています。

 

(2024/04/19 12:10 更新)
Rank製品価格
1
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...
発売日 2016/09/24
斎藤 康毅 (オライリージャパン)
総合評価
(4.4)
3,740円
(+225pt)
3,740円
3,740円
2
スッキリわかるPythonによる機械学習入門
発売日 2020/10/16
須藤秋良 (インプレス)
総合評価
(4.3)
3,300円
(+198pt)
2,970円
3,300円
3,300円
3
Pythonで学ぶ音声認識 機械学習実践シリーズ
発売日 2021/05/20
高島 遼一 (インプレス)
3,850円
(+231pt)
3,465円
3,850円
3,850円
4
そろそろ常識? マンガでわかる「Python機械学習」
発売日 2021/09/22
田中賢一郎, 澤田千代子, リブロワークス (シーアンドアール研究所)
総合評価
(5)
2,574円
(+155pt)
2,317円
2,317円
2,574円
5
Python FlaskによるWebアプリ開発入門 物体検出アプリ&機械学習APIの作り方...
発売日 2022/01/24
佐藤 昌基, 平田 哲也 (翔泳社)
総合評価
(4)
3,740円
(+225pt)
1,870円
3,740円
3,740円
6
RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習【増補改訂版】...
発売日 2021/05/06
有賀 友紀, 大橋 俊介 (技術評論社)
総合評価
(4.6)
3,982円
3,902円
(+234pt)
3,982円
3,982円
7
Pythonで学ぶ音声合成 機械学習実践シリーズ
発売日 2021/08/12
山本 龍一, 高道 慎之介 (インプレス)
3,850円
(+231pt)
3,465円
3,850円
3,850円
8
4,840円
4,840円
9
Pythonで学ぶ画像認識 機械学習実践シリーズ
発売日 2023/03/22
田村雅人, 中村克行 (インプレス)
総合評価
(5)
3,850円
(+231pt)
3,465円
3,850円
10
Python実践機械学習システム100本ノック
発売日 2020/12/01
下山 輝昌, 下山 輝昌, 三木 孝行, 伊藤 淳二 (秀和システム)
総合評価
(3.9)
2,640円
(+159pt)
1,971円
2,640円
11
Pythonで学ぶ音源分離 機械学習実践シリーズ
発売日 2020/08/24
戸上 真人 (インプレス)
総合評価
(4.3)
3,850円
(+116pt)
3,465円
3,850円
3,850円
12
2,420円
(+146pt)
2,178円
2,420円
2,420円
13
[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)...
発売日 2020/10/22
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, 株式会社クイープ, 福島 真太朗 (インプレス)
総合評価
(4.3)
4,400円
(+264pt)
3,960円
4,400円
14
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...
発売日 2018/09/21
加藤 公一 (SBクリエイティブ)
総合評価
(4)
3,080円
(+462pt)
2,772円
3,080円
3,080円
15
2,948円
(+177pt)
1,474円
2,948円
2,948円
16
7,480円
(+449pt)
7,480円
17
3,520円
(+212pt)
1,760円
3,520円
3,520円
18
すぐに使える!業務で実践できる! PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方 TensorFlow2対応...
発売日 2020/10/22
クジラ飛行机, 杉山陽一, 遠藤俊輔 (ソシム)
総合評価
(4.4)
3,520円
(+212pt)
3,200円
3,520円
19
機械学習のための特徴量エンジニアリング ―その原理とPythonによる実践 (オライリー・ジャパン)...
発売日 2019/02/23
Alice Zheng, Amanda Casari (オライリージャパン)
総合評価
(3.5)
3,300円
(+198pt)
3,300円
3,300円
20
3,080円
(+185pt)
3,080円
(+1540pt)
3,080円
3,080円
21
2,420円
2,178円
2,420円
22
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...
発売日 2017/05/25
Andreas C. Muller, Sarah Guido (オライリージャパン)
総合評価
(4.3)
3,740円
(+225pt)
3,740円
3,740円
23
Pythonで動かして学ぶ 自然言語処理入門
発売日 2019/01/23
柳井 孝介, 庄司 美沙 (翔泳社)
総合評価
(3.8)
3,520円
(+212pt)
1,760円
3,520円
3,520円
24
2,970円
2,673円
2,970円
2,970円
25
現場で使える!Python深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御...
発売日 2019/08/07
伊藤 多一, 今津 義充, 須藤 広大, 仁ノ平 将人 (翔泳社)
総合評価
(3.8)
3,740円
(+113pt)
1,870円
3,740円
3,740円
26
Python時系列分析クックブック II: モデル・機械学習
発売日 2023/11/09
T. A. Atwan (朝倉書店)
3,960円
3,960円
27
Pythonによるデータマイニングと機械学習
発売日 2019/10/04
藤野巖 (オーム社)
3,520円
(+106pt)
3,168円
3,520円
3,520円
28
Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使った...
発売日 2018/05/26
Jake VanderPlas (オライリージャパン)
総合評価
(4.4)
4,620円
(+278pt)
4,620円
4,620円
29
Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第3版
発売日 2022/07/19
伊藤 真 (翔泳社)
総合評価
(4.4)
2,970円
2,673円
2,970円
2,970円
30
3,899円
2,653円
2,948円
1,996円

以降でおすすめ・注目の本をピックアップしていきまっす。

ちなみに、Kindle版のある本ならサンプル送信で試し読み可能。大概目次まで見れるので、内容の概要もつかめるので、サンプル試読おすすめです。

 

Python機械学習の本 人気の参考書 5冊

以下が今人気(売れ筋)のPython・機械学習関連の本の5冊の詳細です。

(2024/04/19 12:10 更新)
Rank製品価格
1
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...
発売日 2016/09/24
斎藤 康毅 (オライリージャパン)
総合評価
(4.4)
3,740円
(+225pt)
3,740円
3,740円
2
スッキリわかるPythonによる機械学習入門
発売日 2020/10/16
須藤秋良 (インプレス)
総合評価
(4.3)
3,300円
(+198pt)
2,970円
3,300円
3,300円
3
Pythonで学ぶ音声認識 機械学習実践シリーズ
発売日 2021/05/20
高島 遼一 (インプレス)
3,850円
(+231pt)
3,465円
3,850円
3,850円
4
そろそろ常識? マンガでわかる「Python機械学習」
発売日 2021/09/22
田中賢一郎, 澤田千代子, リブロワークス (シーアンドアール研究所)
総合評価
(5)
2,574円
(+155pt)
2,317円
2,317円
2,574円
5
Python FlaskによるWebアプリ開発入門 物体検出アプリ&機械学習APIの作り方...
発売日 2022/01/24
佐藤 昌基, 平田 哲也 (翔泳社)
総合評価
(4)
3,740円
(+225pt)
1,870円
3,740円
3,740円

 

「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」

ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。
ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。
ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか?なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか?といった“Why"に関する問題も取り上げます。
 
内容サンプル

(引用元Amazon)

 
目次
1章 Python入門
2章 パーセプトロン
3章 ニューラルネットワーク
4章 ニューラルネットワークの学習
5章 誤差逆伝播法
6章 学習に関するテクニック
7章 畳み込みニューラルネットワーク
8章 ディープラーニング
付録A Softmax-with-Lossレイヤの計算グラフ

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Users Voice
最近仕事でpythonを使い始めまして、買ってみました。 ブックカバーまでつけていただき、大変丁寧な対応でした。 最初に読むには良い入門編かなぁと思いますが、この様なジャンルの本高額ですので、なかなか他の本との比較はできません。これが1番かどうかは分かりません。 (参考:YahooShopping)

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E資格を取るために購入しました。とてもわかり易く記載されており、実装も記載されております。最初から始める人には、オススメと思います。 (参考:YahooShopping)

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非常に分かり易いです。今まで、断片的に持っていた知識が、この本で繋がった感じがしました。買って良かったです。 (参考:YahooShopping)

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内容サンプル

(引用元Amazon)

 
著者略歴
斎藤康毅(サイトウコウキ)
1984年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて、コンピュータビジョンや機械学習に関する研究開発に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

  

「スッキリわかるPythonによる機械学習入門」

スッキリわかるPythonによる機械学習入門
(著)須藤秋良
発売日 2020/10/16
総合評価
(4.3)
(2024/04/19 12:10時点)
少しずつ・繰り返し・ていねいに積み上げるスッキリ流解説で
実践的なスキルが必ず身に付く魔法の書


機械学習の世界は、数学理論、モデル、ライブラリ、プログラミングなど、学ぶべき分野が多岐に及びます。
各分野は1つでさえ十分奥深く、初学者にとっては「何を」「どこから」「どのように」「どこまで」学べば、データサイエンティストへの一歩を踏み出せるのかわからず、途方に暮れてしまうことも少なくありません。

本書は、この広大な世界に対して、真正面から、しかしスムーズかつスッキリと学び進めていただくための入門書です。

各工程やツールを個別・独立してバラバラに学ぶのではなく、データ分析の「全体の流れ」を繰り返し体験することで、機械学習の全体像と本質が自然と体に染みこむよう構成されています。
しかも単に繰り返すのではなく、最初はシンプルでやさしい題材からはじめ、以後、さまざまに角度を変えながら、段階的に高度な内容に挑戦するため、最終的には、中級者にステップアップするための応用術も身に付けられるでしょう。

もちろん、シリーズで好評の「エラー解決・虎の巻」も収録していますので、途中でつまずいても安心です。
機械学習の楽しさ、奥深さをじっくり学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。

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内容サンプル

(引用元楽天Books)

 
目次
Python基本文法の復習
第1部 ようこそ機械学習の世界へ(AIと機械学習
機械学習に必要な基礎統計学
機械学習によるデータ分析の流れ ほか)
第2部 教師あり学習の理解を深めよう(分類1:アヤメの判別
回帰1:映画の興行収入の予測
分類2:客船沈没事故での生存予測 ほか)
第3部 中級者への最初の1歩を踏み出そう(より実践的な前処理
さまざまな教師あり学習:回帰
さまざまな教師あり学習:分類 ほか)
付録

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Users Voice
とにかくわかりやすい。 ページ数はかなり多くて辞書みたいな本ですが、とにかくわかりやすです。 今まで様々な本で機械学習について勉強しようとして挫折をしていましたが、基礎の基礎からかんたんなコードを繰り返し学べるのでいつの間にかできるようになっています (参考:YahooShopping)

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まだ読み始めですが、初歩から進めていける構成になっていそうです。途中に練習問題が設定されていますが、飛ばさずに行えば定着に役立つでしょう。 (参考:YahooShopping)

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本書はpythonでデータ分析を行うための入門書である。基本の基本が丁寧に書かれており、かつ機械学習についても初学者でも概念がなんとなくでも理解できるように書いてあるため、データサイエンスをやってみたい、という人が1冊目に読む本としてはとても適していると感じた。
一方で、網羅性と言う観点で言うと、やはり入門書ということで不十分なところがいくつかあるので(たとえばnumpyについての解説が全くない、pandasやsklearnについての説明も限定的)、これを足がかりにオライリーなど他の本にあたって知識を補充していく必要があると感じた。
余談だが、この本は全くの初学者がデータサイエンスを一旦やりきれるところまで書かれているのだが、どうやったら機械学習の概念を簡単に説明できるのか等、相当検討の上書かれたのだと思う。そういう意味ではすごい力作なのではないかと個人的には思っている。 (参考:honto)

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内容サンプル

(引用元楽天Books)

 
  

「Pythonで学ぶ音声認識 機械学習実践シリーズ」

音声認識の基礎から深層学習を用いた最新手法までを解説

「音声認識」とは、音声信号から発話内容を認識することで、AIスピーカなどに利用されている技術です。本書は、現在までの音声認識技術の発展経緯を学びながら、深層学習を用いた最新の音声認識システムを実装できるようになることを目的としています。まず手法の目的やアルゴリズムの概要を解説し、続いて数式レベルでの詳説、最後にソースコード付きで実装という流れで解説しています。特に手法の概要については「そもそもその手法は何を目的として生み出されたのか」という経緯と、「なぜその手法は前述の目的を達成できるのか」について直感的に理解できるよう工夫しています。本書は中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、それを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」です。

〈本書の章立て〉
序章
第1章 音声認識とは?
第2章 音声認識の基礎知識
第3章 音声処理の基礎と特徴量抽出
第4章 音声認識の初歩─DPマッチング─
第5章 GMM-HMMによる音声認識
第6章 DNN-HMMによる音声認識
第7章 End-to-Endモデルによる連続音声認識

〈本書はこんな人におすすめです〉
・音声認識の研究者、これから研究する人
・理系の大学生
・自分で音声認識システムを作ってみたい人

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内容サンプル

(引用元楽天Books)

 
目次
第1章 音声認識とは?
第2章 音声認識の基礎知識
第3章 音声処理の基礎と特徴量抽出
第4章 音声認識の初歩ーDPマッチング
第5章 GMM-HMMによる音声認識
第6章 DNN-HMMによる音声認識
第7章 End-Endモデルによる連続音声認識
Users Voice
子供がほしいとのことで注文しました。 迅速な対応ですぐ届きました。 Pythonの教材として学習しています。 (参考:YahooShopping)

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最終的には本書のメイントピックであるConnectionist temporal classificationとAttention encoder-decoderによるEnd-to-Endモデルの説明に辿り着くのであるが、その前に音声認識を理解するための基礎知識の解説に始まり、Pythonの実装を交えてトラディショナルな音声認識技術の解説と進みます。
荒っぽく説明すると、過去の方式は仮説から検証された数学的な論理をコンパクトな(計算量の少ない)プログラムを多段で実装したものであったが、DNNの登場により各段はDNNに置き換わり最終的には一つのDNNに置き換わるという話である。このような実装で精度の高い音声認識が実現できるのも、圧倒的な計算能力を持ったGPGPUの出現に他ならない。そのGPGPUの能力をPythonに用意されたモジュールにより容易に引き出すことができることを本書の実装サンプルで実感できると思う。 (参考:楽天)

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内容サンプル

(引用元楽天Books)

 
著者略歴
高島遼一(タカシマリョウイチ)
2013年神戸大学大学院システム情報学研究科博士後期課程修了(博士(工学))。2011年4月~2013年3月日本学術振興会特別研究員(DC2)。2013年4月に(株)日立製作所研究開発グループに入社し、装置の異常検知や音声認識のための雑音除去など、音声・音響信号処理に関する研究開発に従事。2016年10月~2018年9月に国立研究開発法人情報通信研究機構へ出向し、音声認識に関する研究開発に従事。2019年4月より神戸大学都市安全研究センター兼同大学院システム情報学研究科准教授に着任。現在、音声認識を始めとした音声処理・機械学習技術とその福祉分野への応用に関する研究に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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「そろそろ常識? マンガでわかる「Python機械学習」」

そろそろ常識? マンガでわかる「Python機械学習」
(著)田中賢一郎, 澤田千代子, リブロワークス
発売日 2021/09/22
総合評価
(5)
(2024/04/19 12:10時点)
近ごろ話題の機械学習、「気になるけどなんだか難しそう……」と思っていませんか? 実は、機械学習の基本はとてもシンプルで、プログラミング初心者にも最 適なんです。本書は、プログラミングやPython、機械学習の初心者向けに、マン ガでPython機械学習を解説します。機械学習の代表的な手法である単回帰をはじめ、重回帰やk近傍法、k平均法などの考え方を、「ペットのウサギの理想体重は?」「予算内の引っ越し先は?」といった身近な問題を通じて解説するので、やさしく楽しく学べます。Pythonの開発環境もブラウザさえあれば無料で使えるGoogle Colaboratoryを用いるので、面倒な環境構築は一切不要。インターネットに接続できるパソコンがあればすぐに学習を開始できます。ほかの機械学習の 書籍だと難しかったという方へも、オススメの一冊です。「そろそろ常識知っておこう!」シリーズは、会話形式の解説をマンガテイストに進化させ、マンガ、会話、チュートリアルをシームレスに組み合わせたニュースタイルの解説書。常識とされながらも覚えにくいテーマをピックアップし、要点をマンガでわかりやすく解説します。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

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内容サンプル

(引用元楽天Books)

 
目次
第1章 Pythonを触ってみよう
第2章 Pythonの基礎
第3章 機械学習を体験してみよう
第4章 機械学習を実践しよう
第5章 データを集めるには
Users Voice
1/4程を読み終えた時点でのレビューを致します。 完全な初心者である私には最適レベルのプログラミング指南書との印象です。 特に、以下の点から初心者の方にオススメ致します。 ・超基礎から順番に説明してくれている ・実技課題(難しくない)が細かく設けられているので、読んで終わりよりも高い理解が得られる 読了後にアップデート致します。 (参考:YahooShopping)

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Python をある程度分かっていたので、前半の文法説明は読み飛ばしましたが、後半の章は機械学習でどんな事が出来るかの取っ掛かりにはなると思います。 (参考:YahooShopping)

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Google Colaboratoryを使っているため、面倒な環境構築に時間をとられることなく、すぐにコードを打ち込んで学習できる。 (参考:YahooShopping)

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内容サンプル

(引用元楽天Books)

 
著者略歴
田中賢一郎(タナカケンイチロウ)
慶應義塾大学理工学部修了。キヤノン株式会社でデジタル放送局の起ち上げに従事。単独でデータ放送ブラウザを実装し、マイクロソフト(U.S.)へソースライセンス。Media Center TVチームの開発者としてマイクロソフトへ。Windows、Xbox、Office 365の開発・マネージ・サポートに携わる。2016年に中小企業診断士登録後、2017年にプログラミングスクール「Future Coders」を設立。2017年からキヤノン電子株式会社顧問とPLEXURE株式会社テクニカルコンサルタントを兼務

澤田千代子(サワダチヨコ)
Webアプリケーション開発や独自AIベースのリコメンデーションエンジンのエンジニアなど、長年SE・研究開発などに従事。その後、フリーに転身。現在はプログラミングスクール「Future Coders」のキッズ部門を主催するなど、主にプログラミングやデータサイエンスの講師を務める。登録特許5件。湘南工科大学講師(非常勤)、慶応義塾大学SFC研究所所員

morimaiko(MORIMAIKO)
ゲーム会社勤務のイラストレータ兼デザイナー。女の子のオリジナルイラストやSDキャラを得意としている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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「Python FlaskによるWebアプリ開発入門 物体検出アプリ&機械学習APIの作り方」

Webアプリの作り方からAPI化、デプロイメントまで
エンジニアとデータサイエンティストのためのFlask入門

Pythonのフレームワーク「Flask」によるWebアプリ開発の入門書です。
まずは、最小のアプリの作成から始め、問い合わせフォーム、データベースを使ったアプリ、
認証機能と段階的に作成しながら、Flaskによるアプリ開発の基礎を習得します。

その後、画像データ(写真)から物体を判別する物体検知アプリを作成しながら
実践的なアプリの作り方、その機能をWeb API化する方法について解説します。

また、物体検知機能(手書き文字認識をする分析コード)を題材に、
どのように機械学習をアプリに組み込んでいくかについても詳しく解説します。

【本書の主な内容】
●Flaskと開発の基礎
 ◯問い合わせフォーム/DBアプリの作成
 ◯認証機能の作成
 ◯物体検知アプリの作成
●API化/デプロイメント
 ◯物体検知アプリのWeb API化
 ◯Web APIとして外部公開
●機械学習APIの開発
 ◯分析コードから機械学習APIを開発する工程と方法

【主な対象読者】
●Pythonで簡単にWebアプリ開発を始めたいエンジニア
●機械学習に興味のあるWebエンジニア
●Pythonを分析用途でしか使ったことがない人
●自分でもアプリやWeb APIを作りたいデータサイエンティスト

【章構成】
●第0部 イントロダクション
 Flaskの概要と環境構築
●第1部 Flask入門
 最小限のアプリを作る――Flaskの基礎
 データベースを利用したアプリを作る
 認証機能を追加する
●第2部[Flask実践1]物体検知アプリの開発
 アプリの仕様と準備
 画像一覧画面を作る
 サインアップとログインの画面を作る
 画像アップロード画面を作る
 物体検知機能を作る
 検索機能を作る
 カスタムエラー画面を作る
 ユニットテストを作る
●第3部[Flask実践2]物体検知機能のAPI化/デプロイメント
 Web APIの概要
 物体検知APIの仕様
 物体検知APIの実装
 物体検知アプリのデプロイメント
●第4部機械学習APIの開発
 機械学習の概要
 機械学習APIの開発工程と実践

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

↓全て表示↑少なく表示
 
内容サンプル

(引用元Amazon)

 
目次
第0部 イントロダクション(Flaskの概要と環境構築)
第1部 Flask入門(最小限のアプリを作るーFlask基礎の基礎
データベースを利用したアプリを作る ほか)
第2部 Flask実践1 物体検知アプリの開発(アプリの仕様と準備
画像一覧画面を作る ほか)
第3部 Flask実践2 物体検知機能のAPI化
デプロイメント(Web APIの概要
物体検知APIの仕様 ほか)
第4部 機械学習APIの開発(機械学習の概要
機械学習APIの開発工程と実践)

↓全て表示↑少なく表示
Users Voice
Python flaskでwebアプリを開発してみたいと思い購入しました。入門編ということで初心者の私にも分かりやすい本です。 (参考:YahooShopping)

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基本的な知識がないと難しい。入門書としてはハードルが結構高い。
サンプルはありますが、章ごとではなく最終のため、どこまでが本当に必要なのかが判断が難しい。 (参考:楽天)

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Flaskについて調べようとしてもネット上の文献や書籍ともに分量が薄いイメージのものが多く、腰を据えてじっくり取り組めるものがほとんどありませんでしたが、このような日本語の書籍は自分が知る限り初ではないでしょうか。まだ読んでいる途中ですが、環境構築からAPI開発からデプロイまで実務にも活かせる養素が多く、若手エンジニアには役立つ内容が多い印象です。 (参考:楽天)

↓全て表示 ↑少なく表示
 
内容サンプル

(引用元Amazon)

 
  

 

Python機械学習の本 最新・高評価のおすすめの5冊

以下が最新(2019年以降発売本)で高評価の、最新おすすめのPython・機械学習関連の本の5冊の詳細です。

(2024/04/19 12:10 更新)
Rank製品価格
1
そろそろ常識? マンガでわかる「Python機械学習」
発売日 2021/09/22
田中 賢一郎, 澤田 千代子 (シーアンドアール研究所)
総合評価
(4.8)
2,574円
(+155pt)
2,317円
2,317円
2,574円
2
Pythonで学ぶ音声合成 機械学習実践シリーズ
発売日 2021/08/12
山本龍一, 高道慎之介 (インプレス)
総合評価
(4.5)
3,850円
(+231pt)
3,465円
3,850円
3,850円
3
2,420円
(+146pt)
2,178円
2,420円
2,420円
4
Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第3版
発売日 2022/07/19
伊藤 真 (翔泳社)
総合評価
(4.4)
2,970円
2,673円
2,970円
2,970円
5
[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)...
発売日 2020/10/22
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, 株式会社クイープ, 福島 真太朗 (インプレス)
総合評価
(4.3)
4,400円
(+264pt)
3,960円
4,400円

 

「そろそろ常識? マンガでわかる「Python機械学習」」

そろそろ常識? マンガでわかる「Python機械学習」
(著)田中 賢一郎, 澤田 千代子
発売日 2021/09/22
総合評価
(4.8)
(2024/04/19 12:10時点)
Pythonを使った機械学習の入門に最適な1冊!
近ごろ話題の機械学習、「気になるけどなんだか難しそう……」と思っていませんか?
実は、機械学習の基本はとてもシンプルで、プログラミング初心者にも最適なんです。
本書は、プログラミングやPython、機械学習の初心者向けに、マンガでPython機械学習を解説します。機械学習の代表的な手法である単回帰をはじめ、重回帰やk近傍法、k平均法などの考え方を、「ペットのウサギの理想体重は?」「予算内の引っ越し先は?」といった身近な問題を通じて解説するので、やさしく楽しく学べます。
Pythonの開発環境もブラウザさえあれば無料で使えるGoogle Colaboratoryを用いるので、面倒な環境構築は一切不要。インターネットに接続できるパソコンがあればすぐに学習を開始できます。ほかの機械学習の書籍だと難しかったという方へも、オススメの一冊です。
「そろそろ常識知っておこう!」シリーズは、会話形式の解説をマンガテイストに進化させ、マンガ、会話、チュートリアルをシームレスに組み合わせたニュースタイルの解説書。常識とされながらも覚えにくいテーマをピックアップし、要点をマンガでわかりやすく解説します。

■目次
第1章 Pythonを触ってみよう
第2章 Pythonの基礎
第3章 機械学習を体験してみよう
第4章 機械学習を実践しよう
第5章 データを集めるには

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内容サンプル

(引用元楽天Books)

 
目次
第1章 Pythonを触ってみよう
第2章 Pythonの基礎
第3章 機械学習を体験してみよう
第4章 機械学習を実践しよう
第5章 データを集めるには
Users Voice
1/4程を読み終えた時点でのレビューを致します。 完全な初心者である私には最適レベルのプログラミング指南書との印象です。 特に、以下の点から初心者の方にオススメ致します。 ・超基礎から順番に説明してくれている ・実技課題(難しくない)が細かく設けられているので、読んで終わりよりも高い理解が得られる 読了後にアップデート致します。 (参考:YahooShopping)

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Python をある程度分かっていたので、前半の文法説明は読み飛ばしましたが、後半の章は機械学習でどんな事が出来るかの取っ掛かりにはなると思います。 (参考:YahooShopping)

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Google Colaboratoryを使っているため、面倒な環境構築に時間をとられることなく、すぐにコードを打ち込んで学習できる。 (参考:YahooShopping)

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(引用元楽天Books)

 
著者略歴
田中賢一郎(タナカケンイチロウ)
慶應義塾大学理工学部修了。キヤノン株式会社でデジタル放送局の起ち上げに従事。単独でデータ放送ブラウザを実装し、マイクロソフト(U.S.)へソースライセンス。Media Center TVチームの開発者としてマイクロソフトへ。Windows、Xbox、Office 365の開発・マネージ・サポートに携わる。2016年に中小企業診断士登録後、2017年にプログラミングスクール「Future Coders」を設立。2017年からキヤノン電子株式会社顧問とPLEXURE株式会社テクニカルコンサルタントを兼務

澤田千代子(サワダチヨコ)
Webアプリケーション開発や独自AIベースのリコメンデーションエンジンのエンジニアなど、長年SE・研究開発などに従事。その後、フリーに転身。現在はプログラミングスクール「Future Coders」のキッズ部門を主催するなど、主にプログラミングやデータサイエンスの講師を務める。登録特許5件。湘南工科大学講師(非常勤)、慶応義塾大学SFC研究所所員

morimaiko(MORIMAIKO)
ゲーム会社勤務のイラストレータ兼デザイナー。女の子のオリジナルイラストやSDキャラを得意としている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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「Pythonで学ぶ音声合成 機械学習実践シリーズ」

Pythonで学ぶ音声合成 機械学習実践シリーズ
(著)山本龍一, 高道慎之介
発売日 2021/08/12
総合評価
(4.5)
(2024/04/19 12:10時点)
音声合成の基礎から実践までを一冊に凝縮

「音声合成」とは、人間の音声を人工的に作り出す、音声情報処理の一分野です。深層学習の発展に従い、画像認識・音声認識などの分野と同様に、音声合成においてもパラダイムシフトが起きています。本書では、従来の統計的音声合成システムの基礎について解説した上で、深層学習技術による近年の音声合成の発展について詳説しています。また、実際に公開されているデータセットを用いて、深層学習を用いた音声合成システムを作るための実装の解説も行っています。
本書は、2020年8月24日刊の『Pythonで学ぶ音源分離』、2021年5月20日刊の『Pythonで学ぶ音声認識』に続く、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズムを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」の3冊目です。中級者以上向け。

〈本書の章立て〉
序章
第1章 音声合成とは?
第2章 音声の情報と物理
第3章 統計的音声合成
第4章 Pythonによる音声信号処理
第5章 深層学習に基づく統計的パラメトリック音声合成
第6章 日本語DNN音声合成システムの実装
第7章 WaveNet:深層学習に基づく音声波形の生成モデル
第8章 日本語WaveNet音声合成システムの実装
第9章 Tacotron 2:一貫学習を狙った音声合成
第10章 日本語Tacotronに基づく音声合成システムの実装
第11章 音声合成システムを新たに作るときに

〈本書はこんな人におすすめです〉
・音声処理のエンジニア、研究者
・理系の大学生
・Pythonで音声合成を実装したい人

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内容サンプル

(引用元Amazon)

 
目次
第1章 音声合成とは?
第2章 音声の情報と物理
第3章 統計的音声合成
第4章 Pythonによる音声信号処理
第5章 深層学習に基づく統計的パラメトリック音声合成
第6章 日本語DNN音声合成システムの実装
第7章 WaveNet:深層学習に基づく音声波形の生成モデル
第8章 日本語WaveNet音声合成システムの実装
第9章 Tacotron 2:一貫学習を狙った音声合成
第10章 日本語Tacotronに基づく音声合成システムの実装
第11章 音声合成システムを新たに作るときに

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まだまだほんの入門だけど破壊力を感じる
人間とAIのインターフェースとしては画像以外にも音声がかなり重要だと思う
今からやっておこう (参考:楽天)

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「テキストから音声を合成」することが「DNNのみを用いた一貫学習 (Tacotron 2)」で実現できるまでの理論と技術を学ぶことができます。

コードが非常に読みやすく、実開発に活かせるノウハウもたくさん収録されていました。音声コーパス作成のための実録時の注意点が記載された章もありました。実践寄りの書籍という印象です。

音声とは?といった基礎理論から説明があるため音声知識は不要です。DNNとRNNは理解している前提で話が進むので、機械学習の基礎知識はあったほうがいいです。また、関連知識が膨大であるためか、書籍では引用のみに留めている理論もありました。(e.g. Open JTalk のフルコンテキストラベル抽出, μ-lawアルゴリズム など)

読み方としては、まずJupyter Notebookで動かしてみて、気になった理論の引用元やコードを深掘りしながら進めるタイプの本だと思います。自分としては、パラメータで声が変わる等の動かして楽しいコンテンツがもう少しあればと思ったりもしましたが、全体として、理論と実践の両面でとても参考になる良い本でした。 (参考:楽天)

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(引用元Amazon)

 
著者略歴
山本龍一(ヤマモトリュウイチ)
LINE株式会社Voiceチーム、音声処理開発者・研究者。2013年に名古屋工業大学大学院博士前期課程修了。チームラボ株式会社を経て、2018年2月にLINE株式会社に入社(現職)。2018年9月から2019年7月までNAVER Corp.Clova Voiceチームにて音声研究を行う。音声合成の研究開発に従事。WaveNetやTacotronに代表される音声合成に関するオープンソースソフトウェアを多数公開

高道慎之介(タカミチシンノスケ)
東京大学大学院情報理工学系研究科助教。2011年に長岡技術科学大学を卒業。2013年・2016年それぞれに奈良先端科学技術大学院大学博士前期・後期課程を修了。2018年より東京大学助教(現職)。博士(工学)。音声合成変換、音声信号処理の研究に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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「Python3年生 機械学習のしくみ 体験してわかる!会話でまなべる!」

【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】

ヤギ博士・フタバちゃんと一緒に
機械学習のしくみを学ぼう!

【機械学習をいちから学んでみよう!】
「最近よく耳にする人工知能と機械学習について知りたい」
「機械学習ってどのようなことをするの?」
と思っている方は多いと思います。
本書はそうした方に向けて「機械学習」について
いちからやさしく解説します。

【Python3年生について】
「Python1年生」「Python2年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。
(※「Python3年生」から初めて学ぶ方でもわかるように工夫しています)

【読者対象】
機械学習の初心者

【本書のポイント】
ヤギ博士&フタバちゃんと一緒に、
機械学習のしくみについて、
サンプルを動かしながら、
楽しく学ぶことができます。

【著者プロフィール】
森 巧尚(もり・よしなお)
アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。
関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、
成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、
プログラミングに関する幅広い活動を行っている。
近著に『Python1年生』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、『Python2年生 データ分析のしくみ』、
『Java1年生』、『動かして学ぶ! Vue.js開発入門』(いずれも翔泳社)、
『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』(マイナビ出版)などがある。

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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(引用元楽天Books)

 
目次
第1章 機械学習の準備
01 機械学習ってなんだろう?
02 分けることは、わかること
03 機械学習の準備をしよう
第2章 サンプルデータを見てみよう
04 scikit-learn のサンプルデータセット
05 サンプルデータセットを自動生成しよう
第3章 機械学習の手順を理解しよう
06 データを用意する
07 データを学習用とテスト用に分ける
08 モデルを選んで、学習する
09 モデルをテストする
10 新しい値を渡して、予測する
11 分類の状態を可視化しよう
第4章 機械学習のいろいろなアルゴリズム
12 回帰:線形回帰
13 分類:ロジスティック回帰
14 分類:SVM(サポートベクターマシン)
15 分類:決定木
16 分類:ランダムフォレスト
17 分類:k-NN(k 近傍法)
18 クラスタリング:k-means(k 平均法)
第5章 チノふたたび! 画像から数字を予測しよう
19 データを準備する
20 学習データを準備する
21 学習させる
22 予測させる
23 教師なし学習を利用して、データをイメージしよう
24 さらに先へ進もう

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全くのPython初心者です。若宮正子に刺激を受けて60歳にしてPythonに手を出して見ました。1年生1冊、2年生2冊、3年生1冊をあっという間に読むことができました。Pythonでどんなことができるのかイメージするのに大変役立つ本日でした。実践では実際に業務の自動化にチャレンジしていますが、事例本とか、やりたい動作からの逆引きの本とか、ネット検索が有効かなあと感じてます。半歩づつですが、初プログラミングを進めています。 (参考:YahooShopping)

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1年生のタイトルの本から購入しています。まだ、2年生の本を終えていませんが、とても分かりやすいので3年生のこの本で知識を深めたいと思います。 (参考:YahooShopping)

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注文後、すぐに発送ご対応いただきありがとうございました。イメージ通りの商品が届きました。また利用したいと思います。 (参考:YahooShopping)

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(引用元楽天Books)

 
著者略歴
森巧尚(モリヨシナオ)
『マイコンBASICマガジン』(電波新聞社)の時代からゲームを作り続けて、現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い、関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師などを行っている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

  

「Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第3版」

Pythonプログラムを動かしながら機械学習の基礎をしっかり学べる!

【本書の目的】
人工知能関連サービスや商品開発において
機械学習の基礎知識が必要となります。
本書では数式とPythonプログラムをつなげて
機械学習の基礎をしっかり学ぶことができます。

【本書の特徴】
本書は、機械学習の原理を数式でしっかり理解し、
Pythonプログラムによってその理解を深めていくことができる書籍です。

・数式とコードを連携して解説
・学習内容を「要点整理」で復習
・TensorFlow 2.7に対応
・Python 3.9に対応

【読者が得られること】
機械学習のしくみとPythonプログラムを
つなげて理解できます。

【対象読者】
機械学習の基礎を数学的な原理からプログラム実装までしっかり学びたい理工学生・エンジニア

【目次】
第 1 章 機械学習の準備
第 2 章 Pythonの基本
第 3 章 グラフの描画
第 4 章 機械学習に必要な数学の基本
第 5 章 教師あり学習:回帰
第 6 章 教師あり学習:分類
第 7 章 ニューラルネットワーク・ディープラーニング
第 8 章 ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用(手書き数字の認識)
第 9 章 教師なし学習
第10章 要点のまとめ


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(引用元Amazon)

 
目次

第1章 機械学習の準備
第2章 Pythonの基本
第3章 グラフの描画
第4章 機械学習に必要な数学の基本
第5章 教師あり学習:回帰
第6章 教師あり学習:分類
第7章 ニューラルネットワーク・ディープラーニング
第8章 ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用(手書き数字の認識)
第9章 教師なし学習
第10章 要点のまとめ


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Pythonで機械学習をしようとする人にピッタリだと思うが少し触り始めた人には既に知ってる内容から始まるのでモヤモヤするかもしれません (参考:楽天)

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著者略歴
伊藤真(イトウマコト)
2000年、東北大学大学院にて動物のナビゲーション行動の数理モデルの研究で情報科学博士取得。2004~2016年、沖縄科学技術大学院大学神経計算ユニットの実験グループのリーダーを務め、脳活動のデータ収集とその解析に従事。動物の脳活動を強化学習モデルで説明する研究を行う。現在は、民間企業にて機械学習やコンピュータービジョンの産業利用に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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「[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 ge...」

[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)
(著)Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, 株式会社クイープ, 福島 真太朗
発売日 2020/10/22
総合評価
(4.3)
(2024/04/19 12:10時点)
世界各国で翻訳された
機械学習本ベストセラーの第3版!

分類/回帰問題から、深層学習/強化学習まで、
機械学習コンセプト全般をカバー。
理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。

第3版で敵対的生成ネットワーク、強化学習の各章を新たに追加し、
scikit-learnやTensorFlowなどなど新規のPython環境に対応。
13~16章の内容をほとんど刷新しています。

著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学ぶことができて
理論と実践を架橋する解説書の決定版!


[原著の第1版]
●ドイツ語、韓国語、中国語、日本語、ロシア語、ポーランド語、イタリア語に翻訳。
●米国計算機学会「21st Annual list of Notable Books and Articles(2016)」にランクイン。

[日本語の第1版]
●「ITエンジニア本大賞2017」ベスト10にランクイン。

【構成(予定)】
第1章 「データから学習する能力」をコンピュータに与える
第2章 分類問題―単純な機械学習アルゴリズムの訓練
第3章 分類問題―機械学習ライブラリscikit-learnの活用
第4章 データ前処理―よりよい訓練データセットの構築
第5章 次元削減でデータを圧縮する
第6章 モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
第7章 アンサンブル学習―異なるモデルの組み合わせ
第8章 機械学習の適用1―感情分析
第9章 機械学習の適用2―Webアプリケーション
第10章 回帰分析―連続値をとる目的変数の予測
第11章 クラスタ分析―ラベルなしデータの分析
第12章 多層人工ニューラルネットワークを一から実装する
第13章 ニューラルネットワークの訓練をTensorFlowで並列化する
第14章 TensorFlowのメカニズム
第15章 画像の分類―ディープ畳み込みニューラルネットワーク
第16章 系列データのモデル化―リカレントニューラルネットワーク
第17章 新しいデータの合成―敵対的生成ネットワーク
第18章 複雑な環境での意思決定―強化学習

◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python<, br> scikit-learn, and TensorFlow 2,3rd Edition』の翻訳書です。

◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについて
ある程度理解している必要があります。

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前の版から継続して購入しています。今年から、学部3年生の「機械学習」の授業の教科書に指定して使っています。

プログラミング部分だけでなく理論的なところもそこそこカバーされていて、古典的な論文へのリファレンスも充実しており、さらに新しい内容も触れられていますし、全ての内容に Google Colab で実行可能なカードが無料公開されているので、この本が決定版だと思っています。

唯一の難点は、新しい内容が入る英語版の出るタイミングと日本語訳の出るタイミングが若干ずれていることで、しばらく英語版のみ深層学習の部分が大幅拡充されていたのですが、今回の更新で日本語版も最新になりました。 (参考:楽天)

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Python・機械学習本「Kindle Unlmited 読み放題 人気ランキング」

「Kindle Unlimited」は、Amazonの定額本読み放題サービス。

実はそこにPython・機械学習の本もそこそこあるんです。すなわち、定額で何冊も学習することも可能

Kindle Unlimitedの主な特徴としては、おおよそ以下の通り。

  • 雑誌がかなり充実
  • 豊富なKindle個人出版本がほとんど読み放題
  • 最近は出版社単行本も対応増加

個人的には雑誌が、IT系(CG WORLD等)、ガジェット系(Get Navi等)、ゲーム(ファミ通等)、など見たい雑誌が幅広く読めるのが大きな魅力。2冊以上読みたいものがあるだけで確実にお得です。

また、30日無料体験も可能なので、体験期間を利用して無料で学習してみるのもお得な学習法です。

以下がKindle Unlimited対応の「Python・機械学習」関係の本人気ランキングです。

(2024/04/19 12:11 更新)
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4
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500円
8
300円
9
1,000円
10
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関連:本より高コスパ?「Udemy Python/機械学習のおすすめ講座」

UdemyではPython/機械学習を基礎から応用までトータルで学べる学習講座があります。

こちらが、セール時には2千円程度で購入可能で、講座によっては本よりコスパよく学習が可能です。

講座は、買い切り型ながら更新あり、質問可能、30日間返金も可能、という本以上の手厚いサポートがあるのが魅力。

以下の表が、Python/機械学習の学習講座例。セールの場合、かなりおすすめなのでぜひトライしてみください。

Udemyについては、以下のページでも詳しく紹介しているので覗いてみてください。

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総評価数 588件
5
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総評価数 597件

 

関連:Pythonの基礎文法・使い方を学ぶ

冒頭でも述べたとおり、「Python x 機械学習」は今もっともホットともいえる技術。日々新しい情報・書籍が発売されています。

本記事のランキングも、新しい書籍含めてアップデートしていくので、ぜひチェックしてみてください。

以下では、Pythonの入門・文法書も紹介しています。合わせて参照ください。

いじょうでっす。

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