卒業生向けの機械学習関連書籍ベスト 11: 基礎から高度なテクニックまで

機械学習は、ここ数年および数か月で非常に人気が高まりました。業界アナリストは、機械学習、そして広義には人工知能がインターネットや CPU と同じくらい人類に影響を与えると予想しています。

機械学習を学びたいなら、ここは正しい場所です。この記事は、卒業生に最適な機械学習書籍に関するガイドです。

機械学習とは何ですか?

機械学習とは、タスクを実行するように明示的にプログラムするのではなく、機械がタスクの実行方法を学習できるようにするアルゴリズムの開発と使用を指します。

機械学習は、人工知能に含まれる分野です。人工知能は、より広範に、コンピューターにおける知的動作の開発に関係しています。機械学習は、AI の一部である学習だけに焦点を当てています。

機械学習はどのように活用されているのでしょうか?

コンピュータは常に規模において人間よりも優れています。コンピュータは短時間で大量の作業を正確に実行できます。しかし、コンピューターは、人間がコンピューターに指示するコードを書ける程度に理解できるタスクのみを実行することに限定されていました。つまり、コンピュータでできることのボトルネックになっていたのです。

機械学習を使用すると、コンピューターは人間が表現できる内容に制限されなくなります。これにより、以前は不可能、またはやり方を指示するのが面倒だった次のようなタスクを生徒が実行できるようになります。

• 車を運転する (Tesla オートパイロット、Waymo)
• 写真内のオブジェクトを識別する (SAM)
• アートワークの生成（DALL-E）
• テキストの生成 (ChatGPT)
• テキストを翻訳します（Google 翻訳）
• ゲームをプレイする (MindGo)

AI を本から学ぶ理由

学習する場合、本には他のすべての学習リソースよりもはるかに深い内容が得られるという利点があります。本は大規模な執筆プロセスを経て書かれ、明確にするために文章が書き直されます。

その結果、アイデアを可能な限り最良の方法に近い方法で表現した、よく書かれた散文が作成されます。テキストベースのリソースを好む私個人の最大の理由は、いくつかの概念を参照したり再検討したりするのが簡単であるということです。これは、チュートリアルやコースなどのビデオベースのリソースではさらに困難です。そこで、機械学習を学ぶのに最適な本を探ってみましょう。

100 ページの機械学習の本

『Hundred-Page Machine Learning Book』はまさにその通りで、100 ページで機械学習を学べる本です。 100 ページという制約があるため、本書では雑草にはあまり触れず、主題の概要のみを説明しています。

プレビュー	製品	評価	価格
	100 ページの機械学習の本		$28.95	アマゾンで購入する

教師あり学習と教師なし学習、アンサンブル手法、サポート ベクター マシン、勾配降下法など、この分野の最も重要な基礎をカバーしているため、初心者に最適です。

この本は、博士号を取得した自然言語処理の専門家である Andriy Burkov によって書かれました。人工知能の分野で。

まったくの初心者のための機械学習

オリバー セオバルドによって書かれたこの本は、機械学習への最も簡単で優しい入門書の 1 つです。

プレビュー	製品	評価	価格
	完全初心者のための機械学習: わかりやすい英語入門 (第 2 版) (AI、データ…		$3.90	アマゾンで購入する

この本では機械学習の入門書となりますが、著者はコーディングの経験がないことを前提としています。代わりに、理解を容易にするために平易な英語とグラフィック補助で説明が提供されます。

ただし、コードを学ぶことはできます。この本には、無料でダウンロードできるコードの演習と補足のビデオ チュートリアルが含まれています。ただし、この本だけを読んでも機械学習の専門家になれるわけではありません。他のリソースを使用してさらに学習する必要があります。

ディープラーニング

この本はおそらくディープラーニングに関して最も包括的な本です。また、敵対的生成ネットワークを開発した研究科学者イアン・グッドフェローを含む専門家チームによって書かれました。

プレビュー	製品	評価	価格
	深層学習 (適応計算と機械学習シリーズ)		$35.00	アマゾンで購入する

線形代数、確率理論、情報理論、数値計算など、深層学習を理解するために必要な数学的概念を学びます。

この本では、ディープ フィードフォワード ネットワーク、畳み込みニューラル ネットワーク、最適化ネットワークなど、ディープ ラーニングで使用されるさまざまな種類のネットワークについて説明します。さらに、この主題に関する唯一の包括的な本としてイーロン・マスクによって承認されました。

統計学習の概要

『統計学習の概要』では、統計学習の分野の概要を説明します。統計学習は、線形回帰、分類、サポート ベクター マシンなどの学習方法を含む機械学習のサブセットです。

プレビュー	製品	評価	価格
	統計学習への入門: R のアプリケーションを使用 (統計における Springer テキスト)		$84.51	アマゾンで購入する

これらすべてのテクニックがこの本でカバーされています。取り上げられている概念を確実にするために、この本では実世界の例が使用されています。これは、統計コンピューティングに使用される機械学習で使用される人気のあるプログラミング言語である R で学んだ概念を実装することに焦点を当てています。

この本はトレバー・ハスティ、ロバート・ティブシラミ、ダニエラ・ウィッテン、ガーテム・ジェームスによって書かれており、全員が統計学の教授です。統計に関する強力な根拠にもかかわらず、この本は統計専門家にも非統計専門家にも適しているはずです。

集合知のプログラミング

『Programming Collective Intelligence』は、データ マイニングと機械学習を使用するアプリケーションを構築する方法をソフトウェア開発者に教える役立つ本です。

プレビュー	製品	評価	価格
	集合知のプログラミング: スマート Web 2.0 アプリケーションの構築		26.45ドル	アマゾンで購入する

他のアルゴリズムの中でも特に、推奨システム、クラスタリング、検索エンジン、最適化アルゴリズムがどのように機能するかについて説明します。練習に役立つ簡潔なコード例と演習が含まれています。

この本は、『Programming the Semantic Web』および『Beautiful Data』の著者でもある Toby Segaran によって書かれました。

予測データ分析のための機械学習の基礎

この本では、予測を行う際に使用される中心的な機械学習アプローチを紹介します。この本では、機械学習へのアプローチを実際に説明する前に、知っておくべき理論的概念の概要を説明します。

プレビュー	製品	評価	価格
	予測データ分析のための機械学習の基礎: アルゴリズム、具体例、および…		$74.88	アマゾンで購入する

この本では、機械学習を使用して価格予測、リスク評価、顧客行動の予測、ドキュメントの分類を行う方法について説明しています。

機械学習への 4 つのアプローチ (情報ベースの学習、エラーベースの学習、類似性ベースの学習、確率ベースの学習) について説明します。ジョン D. ケレハー、ブライアン マック ナミー、アオイフ ダーシーによって書かれました。

機械学習を理解する: 理論からアルゴリズムまで

この本では、機械学習とそれを可能にするアルゴリズムが紹介されています。機械学習の基礎と数学がどのように導かれるかについての理論的概要を提供します。

プレビュー	製品	評価	価格
	機械学習を理解する: 理論からアルゴリズムまで		$45.97	アマゾンで購入する

また、これらの基本原則がどのようにアルゴリズムやコードに変換されるかも示します。これらのアルゴリズムには、確率的勾配降下法、ニューラル ネットワーク、構造化出力学習が含まれます。

この本は、シャイ・シャレフ＝シュワルツとシャイ・ベン＝デイヴィッドによって卒業生と上級学部生向けに書かれました。物理的なコピーは Amazon から購入できます。ダウンロードおよび非営利目的の無料オンライン版はここから入手できます。

ハッカーのための機械学習

『ハッカーのための機械学習』は、経験豊富なプログラマーを念頭に置いて書かれた本です。実践的かつより実践的な方法で機械学習を紹介します。他の本で採用されている数学中心のアプローチではなく、ケーススタディから概念を学びます。

プレビュー	製品	評価	価格
	ハッカーのための機械学習: 始めるためのケーススタディとアルゴリズム		$34.02	アマゾンで購入する

この本は、分類、予測、最適化、推奨など、機械学習の特定の領域に焦点を当てた章で構成されています。

これは、R プログラミング言語でのモデルの実装に焦点を当てており、スパム電子メール分類器、Web サイトのページビュー予測器、単一文字解読などのエキサイティングなプロジェクトが含まれています。

この本は、別の本「電子メールのための機械学習」を共著したドリュー・コンウェイとジョン・マイルズ・ホワイトによって書かれました。

R を使った実践的な機械学習

ハンズオン機械学習では、クラスタリング アルゴリズム、オートエンコーダー、ランダム フォレスト、ディープ ニューラル ネットワークなどのアルゴリズムの実装方法を説明します。実装は、R プログラミング言語とそのエコシステム内のさまざまなパッケージを使用して行われます。

プレビュー	製品	評価	価格
	R によるハンズオン機械学習 (Chapman & Hall/CRC The R シリーズ)		$81.25	アマゾンで購入する

この本自体は R 言語のチュートリアルではありません。したがって、読者はこの本を使用する前に、この言語にすでに慣れている必要があります。この本の物理版は Amazon から購入でき、オンライン版はここから無料で入手できます。

Python 機械学習

Python 機械学習に関するこの本では、機械学習とそれを Python で実装する方法を紹介します。まず、数値計算用の NumPy や表形式データを処理する Pandas など、機械学習で使用される基本的かつ最も基本的なライブラリをカバーします。

次に、機械学習モデルの構築に使用される scikit-learn などのライブラリを紹介します。この本では、Matplotlib を使用したデータの視覚化についても説明します。回帰、クラスタリング、分類などのアルゴリズムについて説明します。モデルをデプロイする方法についても説明します。

全体として、この本は機械学習の包括的な入門書であり、独自のモデルを実装してアプリケーションに組み込むことができます。この本は、Developer Learning Solutions の創設者である Weng Meng Lee によって書かれました。

Python による解釈可能な機械学習

『Interpretable Machine Learning with Python』は、機械学習の包括的なガイドであり、機械学習モデルの概要と、実際の例とステップバイステップのコード実装を通じて、予測リスクを軽減し、解釈可能性を高める方法を説明します。

この本では、解釈可能性の基礎、さまざまなモデル タイプ、解釈方法、調整テクニックを取り上げることで、読者に機械学習モデルを効果的に改善するための解釈に関する知識とスキルを提供します。この本は、気候と農業のデータ科学者であるセルグ・マシスによって書かれました。

最後の言葉

この書籍のリストは明らかにすべてを網羅しているわけではありませんが、これらは大学院生として機械学習を学ぶのに最適な書籍の一部です。ほとんどの AI はコードを使用して実装されますが、必ずしもコードを記述する必要はありません。開発を容易にするノーコード AI ツールがたくさんあります。

次に、使用するローコードおよびノー​​コードの機械学習プラットフォームを確認します。