【2021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。

 

発売したての新書をピックアップ
技術書は情報の鮮度も重要、人気ランキングの前に新しい書籍もチェックしておきましょう。




 
Kindle Paperwhite
発売日 2018/11/07
通常 13,980円
現在 13,980円

 

 

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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。

 

(2021/05/16 更新)
Rank製品評価
1
(4.4)
総評価数 387件
2
(4.4)
総評価数 111件
3
(4.6)
総評価数 17件
4
スッキリわかるPythonによる機械学習入門
発売日 2020/10/16
通常    3,300円
単行本   3,300円 (+33pt)
Kindle   2,970円 (+30pt)
(4.3)
総評価数 16件
5
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
通常    3,080円
単行本   3,080円 (+31pt)
Kindle   1,540円 (+15pt)
(4)
総評価数 75件
6
(3.7)
総評価数 19件
7
Python実践機械学習システム100本ノック
発売日 2020/12/01
通常    2,640円
単行本   2,640円 (+26pt)
(3.9)
総評価数 13件
8
(4.6)
総評価数 23件
9
試して学ぶ 機械学習入門
発売日 2019/04/23
通常    3,289円
単行本   3,289円 (+33pt)
Kindle   3,125円 (+56pt)
(2.6)
総評価数 8件
10
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
通常    3,982円
単行本   3,982円 (+40pt)
Kindle   3,982円 (+40pt)
(0)
総評価数 0件
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
通常    3,850円
単行本   3,850円 (+39pt)
Kindle   3,658円 (+1771pt)
(4.3)
総評価数 22件
12
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
通常    3,740円
単行本   3,740円 (+37pt)
Kindle   3,366円 (+34pt)
(3.8)
総評価数 19件
13
スパース推定100問 with Python (機械学習の数理100問シリーズ 4)...
発売日 2021/01/28
通常    3,300円
単行本   3,300円 (+33pt)
(0)
総評価数 0件
14
(4.4)
総評価数 6件
15
PythonとKerasによるディープラーニング
発売日 2018/05/28
通常    4,268円
単行本   4,268円 (+43pt)
Kindle   3,841円 (+38pt)
(4.2)
総評価数 55件
16
Pythonで動かして学ぶ!あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識...
発売日 2019/09/17
通常    2,948円
単行本   2,948円 (+29pt)
Kindle   2,653円 (+27pt)
(3.6)
総評価数 9件
17
Pythonと実例で学ぶ機械学習: 識別・予測・異常検知
発売日 2018/11/28
通常    2,640円
単行本   2,640円 (+26pt)
Kindle   2,508円 (+25pt)
(1.8)
総評価数 4件
18
(4.3)
総評価数 44件
19
化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門
発売日 2019/10/23
通常    3,520円
単行本   3,520円 (+35pt)
Kindle   3,168円 (+32pt)
(4.1)
総評価数 21件
20
(4.1)
総評価数 23件
21
(4.5)
総評価数 2件
22
Pythonによるデータマイニングと機械学習
発売日 2019/08/24
通常    3,520円
単行本   3,520円 (+35pt)
Kindle   3,344円 (+61pt)
(0)
総評価数 0件
23
(3.3)
総評価数 6件
24
(4.5)
総評価数 2件
25
(4.1)
総評価数 6件
26
(3.7)
総評価数 29件
27
Pythonで動かして学ぶ 自然言語処理入門
発売日 2019/01/23
通常    3,520円
単行本   3,520円 (+35pt)
Kindle   3,168円 (+32pt)
(3.8)
総評価数 9件
28
(3.6)
総評価数 35件
29
RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習
発売日 2019/03/26
通常    4,597円
単行本   2,397円
Kindle   3,114円 (+60pt)
(4.2)
総評価数 34件
30
Python機械学習ライブラリ scikit-learn活用レシピ80+ impress top gearシリーズ...
発売日 2019/03/18
通常    4,290円
単行本   4,290円 (+79pt)
Kindle   4,076円 (+1952pt)
(4.1)
総評価数 5件

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。

(2021/05/16 更新)
Rank製品評価
1
(4.4)
総評価数 387件
2
(4.4)
総評価数 111件
3
(4.6)
総評価数 17件
4
スッキリわかるPythonによる機械学習入門
発売日 2020/10/16
通常    3,300円
単行本   3,300円 (+33pt)
Kindle   2,970円 (+30pt)
(4.3)
総評価数 16件
5
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
通常    3,080円
単行本   3,080円 (+31pt)
Kindle   1,540円 (+15pt)
(4)
総評価数 75件

 

「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。

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内容サンプル

(引用元Amazon)

 
Users Voice
近年多大な功績を挙げ一躍有名になったDeepLearningについて,ライブラリ等の既成のフレームワーク等にはなるべく頼らず一から説明していこうというのが本書の趣旨になります.
問題の解決方法についてのHowTo本ではありません.なので,あなたが何かDeepLearningで解決したい問題があった場合,おそらく更に別な本で詳細を学んだり,ライブラリについて学ぶ必要が出てくると思います.
しかし,何事も基礎というものは最も重要であり,本書はDeepLearningの仕組みについて詳しくない人達へ向けた最良の入門書となっていると感じました.
基本的な実装から「なぜDeepLearningが動作するのか」という根本の部分が見えてきます.

私は将来的に機械学習の中でも「強化学習」というジャンルに分類される問題を解きたいと思い本書を手に取りました.
本書は主に「教師あり学習」という問題を題材にしており,中でも特に「クラス分類」問題について詳述しております.「教師なし学習」や「強化学習」の問題については巻末の僅かな紹介に留まるのみです.
ですから,「何百枚もある(教師データ付きの)画像を何種類かにカテゴライズしたい」といった問題を考えている方以外にとっては本書の内容は即実践に移せるというものではありません.
しかし,私は本書で学習を進めて良かったと感じております.
というのも,「教師なし学習」や「強化学習」といった問題は「教師あり学習」で用いるDeepLearningと同様の原理を用いながら,それを更に発展させたものである場合が多く,その基礎を学ぶことには大いに意義があると感じたからです.

DeepLearningの理解には数式での理解がほぼ必須ではありますが,本書はそれを図を用いるなどして出来るだけ分かりやすく解説してくれています.
入門の一冊として非常におすすめ出来ます. (参考:Amazon)

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 ニューラルネットワーク関係の本をいくつか読み比べたりしていましたが、評判どおり本書が最も分かりやすかったです。

 ディープラーニング用のライブラリを使用するのではなく、計算過程が見えるスタイルで他のプログラミング言語にもすぐに移植できそうな明快さで記述されるスタイルが理解しやすくて良いと感じました。

 解説も、ソースコードから数式にグラフや図などが適切に入っています。理解にあたっては、Pythonや線形代数や微分積分の基礎は必要ですが、きちんと初心者向けの解説が書かれているので、本書をきっかけにそれらの分野の入門書に入っていくのもいいかと思います。

 強いて欠点を挙げるとすると、誤差逆伝播あたりまでは丁寧に解説されているのですが、畳み込みニューラルネットワークに入った途端にほぼ概略のようなかなり端折り気味な解説になってしまう点でしょうか。最もこれは、本書が悪いというよりもCNN自体が元々複雑すぎて到底入門書で詳しく扱える内容ではないからでしょう。でも、その入り口までは確実に連れて行ってくれる点からしても、かなり良心的な本だと思います。
 あとは、最初の方にPythonの処理速度が速いという解説があるのですが、あくまでチューニングされた行列演算などのライブラリが高速なだけで、Python自体はインタープリタなので速度が出るような言語ではない点については、人によっては誤解を与えかねない印象を持ちました(本書で使う範囲では高速に動作しますが)。 (参考:Amazon)

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内容サンプル

(引用元Amazon)

 
  

「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」

Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。
ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。

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Users Voice
仕事でscikit-learnを使うことになり、インターネットでいろいろ調べたのですが要領を得なかったので本書を購入しました。
結論から言うと、大満足です。
というか、この本が無ければ、scikit-learnの使い方のHow toを身につけることはできなかったでしょう。
以下、各章ごとに簡単に良かった点をお話します。

1章 はじめに
導入部としては可もなく不可もなく、といった感じです。
ただ、本書で使用するライブラリ群について、概要が説明されているので、知らないライブラリがあっても抵抗なく2章以降を読み進めることができます。

2章 教師あり学習
ここが、この本の山場のひとつです。
機械学習でよく使用される手法について、実際にscikit-learnを使ったpythonコードを交えながら説明してくれます。私は他の書籍で教師あり学習については前知識があったので、内容がすんなり入ってきました。
また、「このモデルは、scikit-learnではこんな風に書くのか」といった、使えるサンプルコードがたくさんあり、とても勉強になりました。

3章 教師なし学習と前処理
個人的には教師なし学習は使わないので、流し読みしました。
内容的にも、教師なし学習の初学者がいきなり理解できるレベルではないと思います。
別の本で、教師なし学習の基本を身につけ、それから本章を読んで、「scikit-learnではこんな風に書くんだ」と再認識するのが良いと思います。

4章 データの表現と特徴量エンジニアリング
この章は、あまりピンときませんでした。
仕事上で必要に迫られたときに、また読み返そうと思います。

5章 モデルの評価と改良
この本最大の山場だと思います。個人的には、この章だけで、この本を買ってよかったと思いました。
実際にモデルを作るときに、それをどう評価して、どう改良すればよいのか、scikit-learnを使った具体的なテクニックが満載です。
モデルの評価に悩んでいる人には、オススメです。
理論はわかっているけど、実践でどうやればいいんだろう?みたいな悩みを解決してくれます。

6章 アルゴリズムチェーンとパイプライン
この章も、実用的で良い章でした。
scikit-learnのパイプラインという機能の使い方の説明なのですが、これがすごく有用です。
知らないと損するレベルのテクニックで、大満足でした。

7章 テキストデータの処理
文章をscikit-learnで処理する方法について詳細に解説されています。
が、個人的にはいまひとつでした。
そもそも、文章を機械学習させるなら、RNNを使うかな、と思いますし、この分野にscikit-learnを使うシチュエーションを思いつきません。
しかし、そういう機会があれば、きっと役に立つ内容だと思います。

8章 おわりに
この本を読み終えたあと、深堀りしたければこの本がオススメ、とか、こういう勉強をしたらいいよ、といったことが書かれています。内容としてはまずまずです。
日本語化された書籍もいくつか紹介されていますし、このオススメに乗っかるのも手かと思います。

以上、非常に満足のいく内容でしたが、少しだけ不満点を。
説明を簡単にするため、著者がこの本用に作ったmglearnというライブラリが、サンプルコードの中に頻出します。1章で、このライブラリのことはあまり気にするな、と書いてますが、このライブラリがブラックボックス過ぎて、サンプルソースを追うのが辛い場面がちょこちょこありました。
できれば、こうしたブラックボックスなオリジナルライブラリは無しでサンプルソースを書いてほしかったです。

また、本書のサンプルコードには随所にmatplotlibが登場します。
このライブラリの知識がないと、ハテナマークが付きまくる箇所が結構あります。
できれば、1章割いて(またはコラムでもいいので)使用しているmatplotlibのメソッドの説明をしてほしかったと思います。とてもきれいなグラフが書けるサンプルなだけに、理解が難しいのは残念でした。

この書籍は、pythonで「はじめる」とありますが、完全初学者用の入門書ではありません。
まったく機械学習を知らない場合は、別の、もっと簡単な書籍で勉強してから読むことをお勧めします。

とはいえ、良書であることには間違いありません。
scikit-learnを使うなら、携帯必須の書籍だと思います。
誤訳もなく、非常に読みやすい訳文だったのもプラスです。 (参考:Amazon)

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大変素晴らしい。最初からこの本を勉強すればよかった。
自分はこの本を読む前に、下記数冊を読んでみました。
(1)
Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習
(2)
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
(3)
Python機械学習ライブラリ scikit-learn活用レシピ80+

いずれもサンプルコードの動作を確認しながら、理解しようとしました。
上記(1)も結構いいのですが、こと機械学習でscikit-learn部分に関して言えば、やはり本書ほどではない。

自分はソフトウェアシステム設計者とプログラマとして20年以上の経験をしてきたが、
上記(1),(2),(3)に関して言えば、特に(2)と(3)は中途半端だなと感じていました。説明不足か?翻訳の問題か?
更に悪く言えば訳わからない記述やコードが多くて、読み進めなくなる箇所は結構多かった。

しかし、本書では、読者の立場に立って、テーマごとに丁寧に説明しきれるように努めていると自分は深く感じました。
深入りしたくない議論や課題についてはヒントや参考資料を示してくれているのでとても有難い。

特に機械学習の初心者には非常にお薦めしたい。 (参考:Amazon)

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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...」

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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内容サンプル

(引用元Amazon)

 
Users Voice
統計的学習の基礎やPRMLで、機械学習の基本的なところを学んだので、コードにどうやってしていくのかを学びたく購入しました。このタイミングで読む本(2冊目ぐらいで読む本)としてはドンピシャだと思います。
理論に深く突っ込んだ本ではないので、理論的な話を勉強したい方には、マッチしないと思うので注意した方がいいかもしれません。

matplotlib, numpy, pandas,scikit-learnを使いまくるので、これらの入門書としても適していると思います。TensorFlowも2.0に対応しており、これもありがたいです。

目次を見ても、

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―よりよいトレーニングセットの構築
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
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

と盛りだくさんで、何冊も何冊も買わなくて済むのもありがたいです。
敵対的生成ネットワークや強化学習も入っているという、、、

コードにコメントがたくさん書いてあるので、それぞれのコードが何をしているのかすぐにわかります。また、あまり癖ない書き方なので、非常に読みやすいです。Githubからデータやコードをゲットできるのも嬉しいですね。 (参考:Amazon)

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簡潔な文章で最新の機械学習の情報、プログラミングが学べます。
私はこの本を標準にして学んでいます。 (参考:Amazon)

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内容サンプル

(引用元Amazon)

 
  

「スッキリわかるPythonによる機械学習入門」

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Amazon)

 
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過去にオライリーのディープラーニング入門書、機械学習の書籍を購入しましたがいずれも挫折して最後まで読むことができませんでした。数学的な知識が追いついてないと思い、統計学が最強の学問である[数学編]を読みましたが、知識はつきますが機械学習の実践から離れてしまうのでこれも途中で読むのを保留にしてしまっています。

この本は本当に初心者でも理解できるように少しずつ理解できるように書かれていて行き詰まるところなく読み進められています。
これで基本的な考え方などに慣れてからオライリーの本を再読しようと思っています。 (参考:Amazon)

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一見、かわいいイラスト入りで明らかに初心者むけに優しく書かれた本ですが、意外にもしっかりした内容になっています。pandasってすごく便利なんだけどすぐ忘れちゃうんですよね。あれ?どうやるんだっけ?と。特に私のように歳をとると。。。本書は「こうやりゃできる!」と強調してくれているので助かります。辞書的に使うのもアリかも。キャラたちの会話も重要です。
上級者にはもちろん物足りないかもしれませんが、初級から発展途上にある方にはいい本だと思いますよ。 (参考:Amazon)

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内容サンプル

(引用元Amazon)

 
スッキリわかるPythonによる機械学習入門
発売日 2020/10/16
通常 3,300円
現在 3,300円

  

「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」

機械学習の原理を知るための、初めての入門

※この電子書籍は、「固定レイアウト型」で配信されております。説明文の最後の「固定レイアウト型に関する注意事項」を必ずお読みください。

本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。
実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができるようになります。
また、処理系にはデファクトスタンダードであるPythonを使い、機械学習に必要な数学の知識もわかりやすく解説しています。
これから機械学習を始める学生さんや、いきなりプロジェクトに放り込まれていまいち理解できないままデータ分析の仕事をしているエンジニアの方にも最適です。

●目次
はじめに
第01章 学習を始める前に
 01 本書の目的
 02 本書は何を含まないか
 03 機械学習の初歩
 04 実行環境の準備
第02章 Pythonの基本
 01 プログラムの実行方法
 02 基本的な文法
 03 数値と文字列
 04 複数行処理
 05 制御構造
 06 リスト、辞書、集合
 07 関数定義
 08 オブジェクト指向
 09 モジュール
 10 ファイル操作
 11 例外処理
第03章 機械学習に必要な数学
 01 基本事項の確認
 02 線形代数
 03 微積分
第04章 Pythonによる数値計算
 01 数値計算の基本
 02 NumPyの基本
 03 配列の基本計算
 04 疎行列
 05 NumPy/SciPyによる線形代数
 06 乱数
 07 データの可視化
 08 数理最適化
 09 統計
第05章 機械学習アルゴリズム
 01 準備
 02 回帰
 03 リッジ回帰
 04 汎化と過学習
 05 ラッソ回帰
 06 ロジスティック回帰
 07 サポートベクタマシン
 08 k-Means法
 09 主成分分析(PCA)
INDEX

固定レイアウト型に関する注意事項(必ずお読みください)
この電子書籍は、全ページ画像の「固定レイアウト型」で配信されております。以下の点にご注意し、購入前にプレビュー表示をご確認の上、ご購入ください。

■使用できない機能
・文字拡大(ピンチイン・ピンチアウトは可能ですが、画面におさまらない場合は画面をスワイプ)/文字のコピー/マーク/ハイライト/文字列検索/辞書の参照/Web検索/引用

■推奨環境
・タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末
・Wi-Fiネットワーク経由でのダウンロード(Kindle端末の場合)

↓全て表示↑少なく表示
 
内容サンプル

(引用元Amazon)

 
Users Voice
C++言語が書けて(初級者〜中級者程度の知識),学部 1・2 年程度の数学の知識がある状態で読みました.
Python言語と機械学習に興味があり両方を知るのに適してそうだと思い購入しました.

スタートアップとしては大変満足しており目的は達成されたと思います.
第2章のPython言語の学習部分は簡潔で分かりやすく,かつ,どのモジュールなどが実際に使用されているかが第4章以降で説明されており最低限のコストで学習できたと思います.
機械学習の部分も丁寧に説明されており誤植・間違いなどがあっても気になりませんでした. (参考:Amazon)

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理系の大学を出た方なら基本的に数式をおいながら手を動かして Python プログラムを作れるようになっています.
論理の飛躍や数式展開の省略が基本的になく,とても丁寧に書かれているので,じっくり読んでいけばかなり理解が深まります.

高校生でも数学がそこそこできる方なら読みこなせると思います.

タイトル負けしていない本だと思います. (参考:Amazon)

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内容サンプル

(引用元Amazon)

 
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
通常 3,080円
現在 1,540円
1,540円(50%)OFF!!

  

 

   

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。

(2021/05/16 更新)
Rank製品評価
1
(4.6)
総評価数 17件
2
Pythonで学ぶ音源分離 機械学習実践シリーズ
発売日 2020/08/24
通常    3,850円
単行本   3,850円 (+39pt)
Kindle   3,658円 (+1771pt)
(4.3)
総評価数 22件
3
スッキリわかるPythonによる機械学習入門
発売日 2020/10/16
通常    3,300円
単行本   3,300円 (+33pt)
Kindle   2,970円 (+30pt)
(4.3)
総評価数 16件
4
(4.3)
総評価数 16件
5
Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第2版
発売日 2019/07/18
通常    2,948円
単行本   2,948円 (+167pt)
Kindle   2,653円 (+27pt)
(4.2)
総評価数 42件

 

「[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...」

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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統計的学習の基礎やPRMLで、機械学習の基本的なところを学んだので、コードにどうやってしていくのかを学びたく購入しました。このタイミングで読む本(2冊目ぐらいで読む本)としてはドンピシャだと思います。
理論に深く突っ込んだ本ではないので、理論的な話を勉強したい方には、マッチしないと思うので注意した方がいいかもしれません。

matplotlib, numpy, pandas,scikit-learnを使いまくるので、これらの入門書としても適していると思います。TensorFlowも2.0に対応しており、これもありがたいです。

目次を見ても、

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―よりよいトレーニングセットの構築
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
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

と盛りだくさんで、何冊も何冊も買わなくて済むのもありがたいです。
敵対的生成ネットワークや強化学習も入っているという、、、

コードにコメントがたくさん書いてあるので、それぞれのコードが何をしているのかすぐにわかります。また、あまり癖ない書き方なので、非常に読みやすいです。Githubからデータやコードをゲットできるのも嬉しいですね。 (参考:Amazon)

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簡潔な文章で最新の機械学習の情報、プログラミングが学べます。
私はこの本を標準にして学んでいます。 (参考:Amazon)

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「Pythonで学ぶ音源分離 機械学習実践シリーズ」

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1冊目として、「音源分離」をテーマとしています。近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい人の声以外の音が入ってくると、どうしても聞きたい人の声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出するという技術です。本書では、音源分離の基礎から、Pythonを用いた実装までを詳しく解説しています。また、音源分離で用いる数学的知識の基礎として、線形代数や行列・ベクトルの微分の方法、確率統計の基礎について示しています。音源分離を理解しコードを書くためには、プログラミングに関する知識はもちろん、線形代数、微分積分、確率・統計といった数学的知識も必要不可欠です。とくに音源分離では複素数の行列・ベクトルを用いるので、複素数の計算方法について重点的に示しています。

※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。
購入前にお使いの端末で無料サンプルをお試しください。

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まず書籍体裁は、モノクロ刷り350頁程の大判参考書で、図表は可視化された音声グラフぐらいなので、視認性にも支障はありません。
その内容は【Python】環境を例として、音源の解析・分離・応用方法を取り上げており、感覚的には「ノイズキャンセラー」とか「音声認識」等に役立つ物です。

但し、本書は明らかに初心者向けでは無く、概ね【Python】の基礎知識に加えて、【微分積分】を完全習得している必要性があり、業務レベルで活用出来るスキルが事前に必要です。
その為、書面構成も【微分積分】を用いた詳細な提案解説が大半を占め、実務手法もそこから理解する流れとなっており、具体的な【Python】ソースコードの表記自体は極端に少ないです。

勿論、サンプルデータの提供等も無く、書名通りに【Python】は習得した方が、音源分離手法を得る為の高度な参考書と言えます。
それでも、巻末には索引が用意され、ある程度は疑問点を振り返り易く整えられています。

総じて、巻末に示されている (参考:Amazon)

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なかなかガチの理系書だと思います。
目的実現のメソッドと、それ解説と具体的ソースの提示が
ひたすらメソッドの数だけ繰り返されてるような本です。

本自体はツメツメでなくて読みやすく、数学的な解説も
かなり充実していますが、「音声認識をはじめよう」という方の
入門書にはなりえないです。
ある程度分かっるその筋の人向けで、ノイズキャンセルや
マルチパス対策など「音源分離」を習得あるいは強化したい人向けの
専門書になっています。

ちなみに「読み物」としても結構面白いです。
某アレクサとか、OK某とか、ヘイ!某とかみたいなアレらが
こんな技術(と数学処理)を駆使して、
自分の声を必死に聞き取ろうとしているのですから
知れば知るほど微笑ましく思えました。
テクノロジーの海に漕ぎだしたいけど、何から始めたらいいか
ネタ探ししている人にも向いてそうな本です。

お値段少ししますが、価値ある本だと思います。 (参考:Amazon)

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Pythonで学ぶ音源分離 機械学習実践シリーズ
発売日 2020/08/24
通常 3,850円
現在 3,658円
192円(5%)OFF!!

  

「スッキリわかるPythonによる機械学習入門」

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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過去にオライリーのディープラーニング入門書、機械学習の書籍を購入しましたがいずれも挫折して最後まで読むことができませんでした。数学的な知識が追いついてないと思い、統計学が最強の学問である[数学編]を読みましたが、知識はつきますが機械学習の実践から離れてしまうのでこれも途中で読むのを保留にしてしまっています。

この本は本当に初心者でも理解できるように少しずつ理解できるように書かれていて行き詰まるところなく読み進められています。
これで基本的な考え方などに慣れてからオライリーの本を再読しようと思っています。 (参考:Amazon)

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一見、かわいいイラスト入りで明らかに初心者むけに優しく書かれた本ですが、意外にもしっかりした内容になっています。pandasってすごく便利なんだけどすぐ忘れちゃうんですよね。あれ?どうやるんだっけ?と。特に私のように歳をとると。。。本書は「こうやりゃできる!」と強調してくれているので助かります。辞書的に使うのもアリかも。キャラたちの会話も重要です。
上級者にはもちろん物足りないかもしれませんが、初級から発展途上にある方にはいい本だと思いますよ。 (参考:Amazon)

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スッキリわかるPythonによる機械学習入門
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「データサイエンス教本 Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・深層学習・信号処理・時系列データ分析」

※このKindle本はプリント・レプリカ形式で、Kindle Paperwhiteなどの電子書籍リーダーおよびKindle Cloud Readerではご利用いただけません。Fireなどの大きいディスプレイを備えたタブレット端末や、Kindle無料アプリ (Kindle for iOS、Kindle for Android、Kindle for PC、Kindle for Mac) でのみご利用可能です。また、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用については、一部機能しない場合があります。文字だけを拡大することはできません。
※プリント・レプリカ形式は見開き表示ができません。
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

Pythonでデータサイエンスの理論と実践を学ぶ
 データサイエンスは、「データを科学的に扱う」学問分野であり、近年、ICTの進展によって、センサやインターネットを通じて取得できるデータ量が爆発的に増加したこと、コンピュータの高性能化に伴ってこれまでできなかった大規模なデータ処理が可能となったことなどから注目されています。
 本書は、データサイエンスの意味から金融データの分析、動的システムの分析などの工学応用までを、Pythonを使って実際に分析しながら学ぶものです.データの取り扱い、確率・統計の基礎といった基本的なところから、回帰分析、パターン認識、深層学習といった統計・機械学習手法、金融データなど時々刻々と変化する時系列データの分析、センサデータなどに含まれるノイズや外乱を見極めるスペクトル分析、さらにこのノイズや外乱を除去するためのディジタルフィルタ、そして最後に画像データの分析として画像処理の解説を行い、読者がデータサイエンスの一通りを俯瞰できるようになっています。
 Pythonを使った解説によって理論と実践を同時に学ぶことができるので、データサイエンスを学び、自身の分野に応用したい方にピッタリの一冊です。

1章 はじめに
2章 データの扱いと可視化
3章 確率の基礎
4章 統計の基礎
5章 回帰分析
6章 パターン認識
7章 深層学習(ディープラーニング)
8章 時系列データ分析
9章 スペクトル分析
10章 ディジタルフィルタ
11章 画像処理
おわりに
参考文献

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気付かされることが多い本です。
例えば,ポアソン分布やt検定の意味が初めて理解できた気がします。
また,一般化線形モデルが母集団パラメータを求めることに初めて知りました。
さらに,AICの扱い方(今まで絶対視していたのが間違いであると)も理解できました。
これらは,データサイエンティストにとってとても重要な教養となるものと考えます。
最後に,Tea Breakでは,へーーというような話が多くて,とても興味深く読めました。 (参考:Amazon)

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データサイエンスの理論をまとめた本であるが、
統計的な話と工学的な話が抱負に記載されていて参考になる。

Pythonで学ぶ と書かれているが、スクリプトの話はわずかで、
理論を中心に書かれているので、
Pythonの勉強は他で行う必要があるようだ。

所々に入るおまけのコラムが結構おもしろい。 (参考:Amazon)

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「Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第2版」

数学の基礎知識とPythonコードを紐づけて機械学習の基本を学べる!

【本書の目的】
現在、人工知能関連のプロダクト・サービスが数多く見受けられるようになりました。
人工知能関連の開発に機械学習の基礎知識は必須です。
本書はそうした機械学習の基礎知識を学びたいエンジニアに向けた書籍です。

【本書の特徴】
本書は機械学習の基本について、数学の知識をもとに、
実際にPythonでプログラムしながら学ぶことができる書籍です。
・最新のPython 3.7に対応
・学習内容を「要点整理」で復習
・数式とコードをつなげたわかりやすい解説

【読者が得られること】
本書を読み終えた後には、機械学習のしくみとプログラミング手法を理解できます。

【対象読者】
機械学習の基礎を学びたい理工学生・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

※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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基本的に良くできた本でした。 
久しぶりのStudyでしたが、参考になりました。 筆者に感謝申し上げたい。
先ず、Sampleとして、掲載されたProgramがほぼ全て記載通り動作したこと
また、電子ブックとして必須な文字検索、メモ機能が使えたこと
あえて苦言を申し上げると、既に PythonのVersionも、3.8になっており
その意味で、最初に戸惑いが有ったが、早急にVersion Up対応を、3版で
お願いしたいところである。 (参考:Amazon)

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G検定に合格した後、具体的に手を動かそうと数学や機械学習の本を40冊以上購入しました。説明が下手な本もあれば高度すぎる本もありましたが、この本は丁寧な説明で判りやすです。MLPからCNNの流れには感動しました。基本辛口の評価をするので、辛口コメントとして、ランダム生成した値を入力として使うのは仕方がないでしょうけど、もっと最適化して検証したいと思う気はしないですね。それでも良い本です。 (参考:Amazon)

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Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第2版
発売日 2019/07/18
通常 2,948円
現在 2,653円
295円(10%)OFF!!

  

 

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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。

(2021/05/16 更新)
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Python 機械学習を行うための入門書
発売日 2021/01/21
通常    500円
Kindle   500円 (+5pt)
Kindle Unlimited(読み放題)
(2.5)
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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」

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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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受講者 4,119人
通常 10,200円
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Pythonで機械学習:scikit-learnで学ぶ識別入門
発売日 2016/10/17
受講者 12,152人
通常 2,400円
現在 1,840円
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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。

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