AIトピックス：エンジニア入門者向けおすすめ本

こんにちは。スキルアップAIの泉です。
スキルアップAIでは、AIに関するトピックスをピックアップし、週間で紹介しております。

近年話題になっている機械学習ですが、「機械学習や深層学習を勉強したいけど、何から手をつけるべきかわからない…」、「機械学習の勉強はしたが、実際に手を動かして学んでみたい！」と思っている方が多いのではないでしょうか。

今回は、プログラミング未経験者、すでに機械学習は勉強済みという初心者、そしてもう少し応用力を身につけたいという方などにおすすめの本をご紹介します。
機械学習の勉強を始めたい方や、基礎知識はつけたので次は実務に活かせるスキルを身に付けたいという方はぜひご覧ください！

1.『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』

こちらは、「機械学習に必要な数学の基礎、線形代数微分、確率・統計」を実際にコードを書きながら分かりやすく学べる内容となっています。 対象読者は、機械学習に関連した数学を学びたい方、数学を改めて学び直したい方、文系の方、非エンジニアの方で数学の知識に自信のない方です。
数学の基礎知識をわかりやすく解説しており、初学者の方におすすめの1冊です。

引用元（出版社の書籍商品ページ）：
我妻幸長『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』(翔泳社 2019)

2.『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書』

こちらは、機械学習の基本について、数学の知識をもとにPythonでプログラミングしながら学習する内容です。 Pythonの基本から始まり、グラフの描画、教師あり学習(回帰・分類)、ニューラルネットワーク・ディープラーニング(応用で手書き数字の認識も)、教師なし学習まで学ぶことができます。
本の紹介によると、対象読者は「機械学習の基礎を学びたい理工学生・エンジニア」となっていますが、その範囲には入っていないが、数学の基礎はしっかり勉強しているという方には、おすすめの1冊なのではないでしょうか。

引用元（出版社の書籍商品ページ）：
伊藤真『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書』(翔泳社 2019)

3.『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』

こちらは、分類・回帰問題から、深層学習・強化学習まで、幅広く機械学習を学べる内容です。 対象読者は、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の知識を持っている方です。 「モデルの評価とハイパーパラメータのチューニング」や、「敵対的生成ネットワーク」の章もあり、これから機械学習モデルを構築したい人や、新しい知識を吸収したい方にもおすすめです！
また、理論とPythonコーディングの両方の解説があるので、応用的な内容も実践的に学習可能となっています。

引用元（出版社の書籍商品ページ）：
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili『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』(インプレス 2020)

4.『現場で使える! pandasデータ前処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ前処理手法』

こちらは、データ処理に必要な定番のライブラリ「pandas」を用いて、前処理の基本と様々な前処理手法について解説した書籍です。 初歩的な要約統計量の算出やグループ化やダミー変数、さらに文字列や時系列データの基本操作など、幅広い範囲をカバーしています。
対象読者としては、機械学習エンジニア（初学者）やデータサイエンティスト（初学者）です。

引用元（出版社の書籍商品ページ）：
増田秀人『現場で使える! pandasデータ前処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ前処理手法』(翔泳社 2020)

5.『Python機械学習ライブラリ scikit-learn活用レシピ80＋』

こちらは、機械学習を行うためのPythonライブラリ「scikit-learn」の解説書です。 機械学習の基本的な枠組み、モデル構築前のワークフローと前処理、次元削減、機械学習モデルの構築(線形モデル、サポートベクトルマシン、決定木・アンサンブル学習)などを行う際のscikit-learnのテクニックを学習できる内容となっています。
データ分析のPythonプログラミングについてある程度知識や経験のある方を対象読者としています。80以上の手法を紹介しているので、手元に置いていつでも辞書として使えるようにするのもおすすめです！

引用元（出版社の書籍商品ページ）：
Julian Avila, Trent Hauck『Python機械学習ライブラリ scikit-learn活用レシピ80＋』(インプレス 2019)

おわりに

いかがだったでしょうか？
スキルアップAIでは、「機械学習のためのPython入門講座」を開講中です。Pythonプログラミング未経験レベルから、scikit-learnを用いて機械学習モデルを構築できるようになることを目指す講座です。 是非ご検討ください。

今後も、AI関連トピックスの記事を共有していきたいと思います。ご期待ください！
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