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入門ガイド 特徴紹介

2020年 機械学習入門の本20選を推薦する - ScrapeStorm

2020-03-13 16:49:19
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摘要:今回は2020年の機械学習入門についての本20選を推薦します。 ScrapeStorm無料ダウンロード

機械学習は、コンピュータを使って予測を行うことに焦点を当てた計算統計学と密接に関連している。数学的最適化の研究は、機械学習の分野に、方法、理論、応用分野を提供する。データマイニングは機械学習の研究分野であり、教師なし学習による探索的データ解析に焦点を当てている。ビジネス上の問題の応用において、機械学習は予測分析とも呼ばれる。

今回は2020年の機械学習入門についての本を推薦します。

1.機械学習・深層学習による自然言語処理入門 ~scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング~

本書では自然言語処理について、今まで学習したことがない人でも学べるように、基礎から解説しています。自然言語をコンピュータで処理するために、事前にどのような処理をしておくのか、どのように単語や文章を解析するのか、自動翻訳などのタスクを実行させるためにどのような処理を行うのか、などについて、やさしく説明していきます。これからプログラムでの実装も合わせて自然言語処理を学習したいという方にとっては、最適の1冊です。

 

2.入門Rによる予測モデリング 機械学習を用いたリスク管理のために 岩沢宏和/著 平松雄司/著

リスクとは「不確定」かつ「避けたい」ものです。そうしたリスクを、データサイエンスの発達した現代においてどのように統計的に扱うべきであるか、その基本作法をまとめて伝えます。

 

3.Google AutoML Vison入門 画像認識・機械学習・AIを使ったウェブサイトやアプリをつくる  衛藤剛史/著 

誰でもつくれる画像認識AI Googleの最新技術で作る機械学習モデル構築!!学習データの作成から、予測モデル構築・チューニング・モデル評価・ウェブやアプリの組み込み。ディープラーニング・ニューラルモデル・機械学習の理論を使ったシンプルな画像認識AI作成。

 

4.機械学習コレクションWeka入門 人工知能AIの基本モデル ニューラルネットワークもコレクションに実装  和田尚之/著 
機械学習を応用!オープンソフト「Weka」、大量データを自動分析。どの情報が最も関連性があるかを判断。結晶化された情報が、自動的に予測。人の意思決定より、“迅速”かつ“正確”に判断。

5.機械学習のための「前処理」入門 足立悠/著 
データ分析技術の中心には、分析アルゴリズムやモデリング手法があります。しかし実務の現場では、むしろ「前処理」の重要性に直面します。その方法は「分析目標」と「データ形式」によって異なり、そこからどのように特徴量を作り出すかで、機械学習の成否が左右されます。本書では「予測」を分析目標とし、構造化データ、画像データ、時系列データ、自然言語について、機械学習における前処理の手順を紹介。演習問題を経て、Pythonによる実装までを体験します。データ分析のフレームワークCRISP‐DMに沿って実装を進めるので、実務に近い形で前処理のテクニックが身に付きます。

6.Excelでわかる機械学習超入門 AIのモデルとアルゴリズムがわかる  涌井良幸/著 涌井貞美/著
AIのしくみを基本から解説した超入門書!Excelを使って具体的に動かしながら理解できる!

7.現場で使える!Python機械学習入門 機械学習アルゴリズムの理論と実践 大曽根圭輔/著 関喜史/著 米田武/著 
本書は、機械学習の基本と実践手法について解説した書籍です。機械学習の開発環境の準備、実際の現場での利用方法、そしてブラックボックス化しがちな理論部分もしっかりフォローしています。データ集計・整形と組み合わせた機械学習モデルの利用方法も解説しています。対象読者は人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者。本書は、第1章では、機械学習を行う上で必要となる環境構築と機械学習に必要なPythonの基本について解説しています。第2章では、教師あり学習と教師なし学習についてサンプルをもとに解説します。第3章では、教師あり学習と教師なし学習に関連する機械学習モデルについて解説しています。主要な機械学習モデルの理論を数式と絡めて説明し、その理論をもとにしたPythonにおけるコーディング手法を説明しています。第4章では、データの集計、整形方法と実際の機械学習モデルへの利用方法について解説しています。

8.60分でわかる! 機械学習&ディープラーニング 超入門 (60分でわかる! IT知識) 機械学習研究会/著 安達章浩/監修 青木健児/監修 
機械学習が変えるビジネスの新常識を徹底解説!基礎知識や用語からビジネス活用まで解説。豊富な事例で機械学習の「今」がわかる。ビジネス導入のためのヒントが満載。機械学習注目企業リスト掲載。最新ITキーワード解説書として大人気の「60分でわかる」シリーズ、機械学習の解説書です。難解な技術と思われがちですが、今やすべてのビジネスの効率化に理解が欠かせない機械学習。その基礎から最新知識までを幅広く解説するのが本書です。機械学習の歴史や活用事例をはじめ、機械学習を支える技術、中小企業や個人でも実現できるビジネス活用のヒントなどをわかりやすく解説します。ビジネスパーソンが知っておきたい機械学習のすべてが、この一冊でわかります!

9.機械学習入門Jubatus実践マスター Jubatusコミュニティ/著 
大量データを素早く、深く分析、Jubatus開発者が徹底解説!Jubatusの導入や基本コンセプト、分散学習機構「MIX」を説明。大量のデータを迅速に処理する分散モードでの実行方法も解説。分類や回帰など、Jubatusが搭載する分析機能をコード付きで詳解。分析時の落とし穴や分析精度を上げるTipsも紹介!

10.ベイズ推論による機械学習入門 須山敦志/著 杉山将/監修 

最短経路で平易に理解できる、今までにない入門書!「モデルの構築→推論の導出」という一貫した手順でアルゴリズムの作り方を解説。

 

11.入門機械学習 Drew Conway/著 John Myles White/著 萩原正人/訳 奥野陽/訳 水野貴明/訳
本書はプログラミングの素養がある読者向けに、数学的・理論的な知識が必要なくても読めるよう、理論より実践に重きを置いて書かれた機械学習の入門書です。難しい理論的な解説はできるだけ避け、実際のテクニックを詳述する、プログラマの視点に立ったプログラマ向けの内容です。大規模データの処理に威力を発揮する機械学習の実践的な知識とテクニックを習得したいと考えるプログラマに最適の一冊です。

12.フリーソフトではじめる機械学習入門 荒木雅弘/著 
フリーソフトで実データの解析を実践。強化学習、深層学習、etcなど応用的な手法も網羅。体感しながら理解するビッグデータの解析に役立つ入門書。

13.言語処理のための機械学習入門 高村大也/著 奥村学/監修 
自然言語処理における機械学習の利用について理解するため、その基礎的な考え方を伝えることを目的としている。広大な同分野の中から厳選された必須知識が記述されており、論文や解説書を手に取る前にぜひ目を通したい一冊である。

14.Rによる機械学習入門 金森敬文/著 
R入門からデータを整理するための基本的な統計手法、予測に対する誤差の測り方、統計モデルによる機械学習、機械学習における主要なアルゴリズム、スパース学習などていねいに解説機械学習を使いこなすには、確率・統計に根ざしたデータ解析の基礎理論が不可欠です。そこで本書は、業務での活用が増えている統計解析フリーソフト「R」を使って、Rの初歩から確率・統計の基礎、統計モデルによる機械学習を解説します。機械学習は、大量かつ複雑なデータを分析するのに有効とされ、ビッグデータ処理の花形技術ともいわれています。

15.ゼロからやさしくはじめるPython入門 基本からスタートして、ゲームづくり、機械学習まで学ぼう! クジラ飛行机/著 
プログラミング初心者でも安心のていねい解説。「できた!」を積み重ねて楽しく学べるカリキュラム。ゲームや機械学習で「作れた!」達成感を味わおう。

16.ITエンジニアのための機械学習理論入門 中井悦司/著 
機械学習のしくみを学ぶデータサイエンスの本質を理解する。

17.データ分析のための機械学習入門 Pythonで動かし、理解できる、人工知能技術  橋本泰一/著 
いまの人工知能を支えているものは、データ、計算環境、アルゴリズム、プログラムです。膨大なデータが手に入らなければ、人工知能は作り出せません。そして、膨大なデータを処理する計算環境、アルゴリズム、プログラムがなければ、人工知能は作り出せません。本書では、具体的なデータ分析事例を交え、機械学習理論から実行環境、Pythonプログラミング、ディープラーニングまでを解説します。

18.データサイエンスのための統計学入門 予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング  Peter Bruce/著 Andrew Bruce/著 黒川利明/訳 大橋真也/技術監修 
データサイエンスに必要な統計学と機械学習の重要な50の基本概念と、関連する用語について、簡潔な説明と、それを裏付ける最低限の数式、クリアな可視化、実現するRコードを提示して、多方面からの理解を促します。データの分類、分析、モデル化、予測という一連のデータサイエンスのプロセスにおいて統計学のどの項目が必要か、どの項目が不必要かを示し、重要な項目について、その概念、数学的裏付け、プログラミングの各側面からアプローチします。データサイエンスに必要な項目を効率よく学べて、深く理解することが可能です。

19.入門機械学習による異常検知 Rによる実践ガイド 井手剛/著 
異常検知にかかわる技術の断片をただ羅列せず、実問題を解く上でぶつかる困難に立ち向かうための方法を体系的に解説している。異常検知は兆候をとらえて,いち早く意思決定をしてつぎの手を打つための第一歩となる大切な技術です。

20.入門パターン認識と機械学習後藤正幸/共著 小林学/共著 
初学者が一通りのパターン認識と統計的学習の基礎について学ぶことができるよう,基礎的な内容に絞って記した。パターン認識の方法を実装し,実際のデータを分析し,手法を改良できるよう,WebでC言語プログラムを公開した。

 

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