機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキング〜定番、入門書など幅広く紹介！〜
本記事では機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングを紹介します！
機械学習や深層学習は、現代の技術革新を支える重要な分野です。これらの技術は、データ解析、画像認識、自然言語処理、自動運転車など、さまざまな応用分野で活用されています。しかし、これらの分野を深く理解し、実際に応用するためには、適切な学習リソースが不可欠です。そこで、この記事では、機械学習と深層学習の理解を深めるためのおすすめ本・参考書をランキング形式で紹介します。
初心者から上級者まで、幅広いレベルに対応した書籍を厳選しました。これから機械学習や深層学習を学び始める方、既に基礎を学んでいるがさらに深い知識を求めている方、そして実務でこれらの技術を活用しているプロフェッショナルまで、すべての読者にとって有益な情報を提供します。ぜひ参考にしてください！
こちらもおすすめ：機械学習・ディープラーニングのおすすめ本11冊+α！(初心者〜中級者向け)
※本記事のランキングはウェブ上のクチコミ・評判・紹介数などを基準にサイト独自の基準に基づいて作成しております。
1位：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
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第1位は「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」です。
▼書籍概要
本書は、Pythonのライブラリであるscikit-learnを活用して、機械学習の基礎から特徴量エンジニアリングまでを学べる実践的な一冊です。理論的な背景に加えて、実際のデータを使った具体例を豊富に取り入れており、実務にすぐに活用できる内容です。教師あり学習や教師なし学習のアルゴリズムの他、データの前処理やモデルの評価方法、ハイパーパラメータのチューニング方法まで網羅的に解説されています。特に数学的な前提知識がなくても、コードを実際に動かしながら理解を深められる点が特徴です。
| 書籍名 | 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 |
| 対象者 | 中級以上のPythonユーザーで、機械学習を実務で活用したいエンジニアやデータサイエンティストを目指す人。数学に強くない人や、理論よりも実践的なアプローチを重視する人にも適しています。 |
| ひとこと説明 | 機械学習の基礎から応用まで、scikit-learnを使った実践的な技術を網羅した一冊。 |
| 著者 | Andreas C. Muller,Sarah Guido他 |
| 発売日 | 2017/5/25 |
| ページ数 | 392ページ |
| 出版社 | オライリージャパン |
| 中身（目次） | 1章 はじめに 2章 教師あり学習 3章 教師なし学習と前処理 4章 データの表現と特徴量エンジニアリング 5章 モデルの評価と改良 6章 アルゴリズムチェーンとパイプライン 7章 テキストデータの処理 8章 おわりに |
| 読んだ人のクチコミ | – 数学の知識がなくても、機械学習のアルゴリズムが視覚的に理解できるのが良かった。理論よりも実務向けの内容が充実している。 – 特徴量エンジニアリングやパイプラインの実装が丁寧に説明されており、コンペ対策にも使える内容です。 – scikit-learnを使った具体的なコード例が豊富で、実践的な知識を身につけられる。 – ハイパーパラメータのチューニング方法やモデルの評価方法も網羅されており、現場ですぐに役立ちます。 – データ前処理やモデルの選定など、機械学習を始めるために必要な技術がこの一冊で学べる点が素晴らしい。 |
2位：スッキリわかるPythonによる機械学習入門 (スッキリわかる入門シリーズ)
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第2位は「スッキリわかるPythonによる機械学習入門 (スッキリわかる入門シリーズ)」です。
▼書籍概要
本書は、Pythonを使った機械学習の基礎を、初心者に寄り添った丁寧な解説で進めていく一冊です。複雑な数式や理論に入り込まず、機械学習の基本的な流れや概念を、実際のコードを交えながら具体的に解説します。特に、pandasやscikit-learnといったライブラリを活用し、前処理から性能評価までの一連のプロセスをスッキリと理解できるよう構成されています。これからデータサイエンスを始めたい人や、現場で活用できるスキルを身に付けたい人に最適な内容です。
| 書籍名 | スッキリわかるPythonによる機械学習入門 (スッキリわかる入門シリーズ) |
| 対象者 | ・機械学習を初めて学ぶ社会人・Pythonの基本的な文法を理解している方・データサイエンスやAI分野に興味を持ち、実践的なスキルを身に付けたい方 |
| ひとこと説明 | Pythonで学ぶ機械学習の基礎を丁寧に解説し、実践に役立つスキルを身に付けるための入門書です。 |
| 著者 | 須藤秋良、株式会社フレアリンク |
| 発売日 | 2020/10/16 |
| ページ数 | 664ページ |
| 出版社 | インプレス |
| 中身（目次） | 第0章 Python基本文法の復習 ●第Ⅰ部 ようこそ機械学習の世界へ ●第Ⅱ部 教師あり学習の理解を深めよう ●第Ⅲ部 中級者への最初の1歩を踏み出そう 付録A sukkiri.jpについて |
| 読んだ人のクチコミ | ・初めて機械学習に挑戦する私にとって、とても分かりやすい構成で、学びやすかった。 ・pandasやscikit-learnの活用方法が丁寧に説明されており、初心者でも実践に役立つスキルが得られる内容でした。 ・一部、数学的な説明が少なく感じたが、初学者には必要十分な内容。次のステップに進むための基礎を身に付けられる。 ・初めての機械学習に取り組むには良い入門書だが、他の資料と併用して勉強することをお勧めします。 ・Pythonと機械学習の両方を学びたい方に非常に役立つ本です。実際に動かせるコードが豊富で、理解が深まります。 |
3位：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- (Machine Learning)
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第3位は「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- (Machine Learning)」です。
▼書籍概要
本書は、機械学習の基礎から実装までをPythonで学べる一冊です。特徴としては、機械学習に必要な数学の基礎（線形代数、微積分など）を丁寧に解説している点が挙げられます。また、数式だけでなく、実際にPythonでの実装例を通じて学べるので、理論と実践の両方をバランスよく身につけることが可能です。機械学習のアルゴリズムについても、簡単な理論とその実装方法を扱っており、実際に手を動かしながら理解を深めることができます。
※アルゴリズムについてはこちらもおすすめ：アルゴリズムが学べるおすすめ本・参考書（定番、初心者、プログラミングコンテスト等）
| 書籍名 | 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- (Machine Learning) |
| 対象者 | 機械学習をこれから学びたいエンジニアやデータサイエンティストを目指す人向け。また、数学に不安を感じているが、実装を通して理解を深めたいPythonユーザーにも適しています。 |
| ひとこと説明 | 機械学習の基礎を、数学とPythonを使って実装しながら学べる一冊。 |
| 著者 | 加藤 公一 |
| 発売日 | 2018/9/21 |
| ページ数 | 384ページ |
| 出版社 | SBクリエイティブ |
| 中身（目次） | 第01章 学習を始める前に 第02章 Pythonの基本 第03章 機械学習に必要な数学 第04章 Pythonによる数値計算 第05章 機械学習アルゴリズム |
| 読んだ人のクチコミ | – プログラミングと数学の基礎をしっかり学びたい人には最適な内容。特に数式の解説がわかりやすい。 – Pythonを使った実装例が豊富で、アルゴリズムの理解がしやすかった。 – 数学に時間が割かれており、機械学習部分が少し少ない印象だったが、基礎からしっかり学びたい人には良い。 – Jupyter Notebookの使い方も紹介されており、すぐに手を動かして学べる点が良かった。 – 数学の部分がかなり丁寧に説明されており、機械学習を理解するための基礎固めに役立った。 |
4位：見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み機械学習図鑑
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第4位は「見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み機械学習図鑑」です。
▼書籍概要
本書は、Pythonを使用して、機械学習アルゴリズムの動作をビジュアルに理解できるよう工夫された入門書です。教師あり学習と教師なし学習の主要アルゴリズムを、コードを実行しながら試せる点が特徴です。アルゴリズムごとにScikit-Learnを使ったサンプルコードが用意され、視覚的な説明が豊富で、機械学習の全体像をつかむのに最適です。特に、データの前処理からアルゴリズムの実行、評価方法まで幅広くカバーしているため、実務で役立つ内容となっています。
| 書籍名 | 見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み機械学習図鑑 |
| 対象者 | ・Pythonの基本操作ができる社会人エンジニアやデータ分析の初心者 ・機械学習アルゴリズムの基礎を理解し、実際に動かしてみたい方 ・ビジュアルを通じて直感的に学習したい方 |
| ひとこと説明 | 視覚的な解説と実際のコードで、機械学習アルゴリズムを直感的に理解できる入門書です。 |
| 著者 | 秋庭 伸也 |
| 発売日 | 2019/4/1 |
| ページ数 | 197ページ |
| 出版社 | 翔泳社 |
| 中身（目次） | 第1章 機械学習の基礎 第2章 教師あり学習 第3章 教師なし学習 第4章 評価方法および各種データの扱い 第5章 環境構築 |
| 読んだ人のクチコミ | ・初心者にもわかりやすく、実際にコードを動かして学べる点が良かった。ビジュアルでの説明も理解しやすかった。 ・幅広いアルゴリズムがカバーされており、実用的なスキルを身に付けるための入門書として最適です。 ・Pythonを使った実装部分が丁寧で、アルゴリズムの動作を自分の手で確認できるので非常に助かりました。 ・全体的にわかりやすいが、一部の内容は深掘りされていないので、補足が必要な場合もある。 ・図やコードが豊富で、見た目にも分かりやすく、機械学習を一通り理解するのに役立つ内容でした。 |
5位：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!
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第5位は「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!」です。
▼書籍概要
本書は、会話形式で機械学習の仕組みを楽しく学べる構成となっており、Pythonを使いながら実際に手を動かして理解を深めることができる一冊です。ヤギ博士とフタバちゃんというキャラクターが、機械学習の基礎からアルゴリズムまでを丁寧に解説します。特徴として、プログラミングの初心者でもつまずかないように、イラストや対話を多用し、複雑な概念もわかりやすくしています。また、scikit-learnを使ってサンプルコードを実行しながら、回帰や分類、クラスタリングのアルゴリズムについて学べるのが大きなポイントです。
※本書は「現役エンジニアが厳選！Pythonのおすすめ本・参考書」でも紹介しています^^
| 書籍名 | 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! |
| 対象者 | プログラミング初心者から中級者で、特に機械学習の仕組みを基礎から楽しく学びたいエンジニアやデータサイエンティストを目指す方に適しています。Pythonを初めて使う人や、理論よりも実践的な内容を求める人向けです。 |
| ひとこと説明 | キャラクターとの対話形式で、機械学習を実際に体験しながら学べる初心者向けの一冊。 |
| 著者 | 森 巧尚 |
| 発売日 | 2021/12/6 |
| ページ数 | 200ページ |
| 出版社 | 翔泳社 |
| 中身（目次） | 第1章 機械学習の準備 第2章 サンプルデータを見てみよう 第3章 機械学習の手順を理解しよう 第4章 機械学習のいろいろなアルゴリズム 第5章 チノふたたび！ 画像から数字を予測しよう |
| 読んだ人のクチコミ | – プログラミング初心者でも理解しやすい構成で、会話形式が読みやすく、楽しみながら学べる点が良かったです。 – scikit-learnを使った実践的な内容が多く、手を動かしながら学べるので理解が深まりました。 – イラストやストーリーテリングを通じて機械学習の難解な部分も自然と理解できる仕組みが素晴らしい。 – 機械学習の基本的なアルゴリズムが紹介されており、Python初心者にも無理なく進められる内容でした。 – 章ごとにイラストや対話があり、リラックスして学べる構成になっているのが嬉しいです。 |
6位：ガウス過程と機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第6位は「ガウス過程と機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」です。
▼書籍概要
本書は、ガウス過程を用いた機械学習モデルに関する日本初の入門書です。ガウス過程は柔軟なベイズ的回帰モデルであり、その基本原理から応用までを丁寧に解説しています。線形回帰モデルの基礎からスタートし、ガウス分布、ガウス過程、教師なし学習への応用など幅広いトピックを扱います。また、実際にガウス過程を使用するための計算法やベイズ最適化など、応用分野にも触れられており、理論的な深さと実用性を兼ね備えた一冊です。機械学習の高度な手法に挑戦したいエンジニアやリサーチャーに最適です。
| 書籍名 | ガウス過程と機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) |
| 対象者 | ・ベイズ統計や機械学習に興味がある社会人 ・Pythonを用いた機械学習の経験者 ・ガウス過程や回帰モデルの応用を実務に取り入れたいエンジニアやリサーチャー |
| ひとこと説明 | ガウス過程の基本原理と応用を実践的に学ぶための日本初の入門書で、理論と実装をバランスよく解説しています。 |
| 著者 | 持橋 大地、大羽 成征 |
| 発売日 | 2019/3/9 |
| ページ数 | 256ページ |
| 出版社 | 講談社 |
| 中身（目次） | 第0章 たった5分でガウス過程法が分かってしまう 第1章 線形回帰モデル 第2章 ガウス分布 第3章 ガウス過程 第4章 確率的生成モデルとガウス過程 第5章 ガウス過程の計算法 第6章 ガウス過程の適用 第7章 ガウス過程による教師なし学習 |
| 読んだ人のクチコミ | ・ガウス過程について日本語で初めて解説された内容で、非常に分かりやすく実用的でした。 ・線形回帰から始まり、ステップを踏んで進められるので、初めてでも理解しやすい構成でした。 ・ベイズ的回帰の柔軟さを理論的に学べる良書で、応用事例も豊富に紹介されています。 ・全体的に高度な内容ですが、理論だけでなく実践的な計算手法にも触れられている点が素晴らしいです。 ・ガウス過程の計算コストやベイズ最適化など、実務で直面する課題にも触れられており、実用的な一冊です。 |
7位：機械学習を解釈する技術〜予測力と説明力を両立する実践テクニック
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第7位は「機械学習を解釈する技術〜予測力と説明力を両立する実践テクニック」です。
▼書籍概要
本書は、機械学習のモデルがなぜそのような予測を行うのかを説明できるようにするための手法を解説しています。主に4つの解釈手法（PFI、PD、ICE、SHAP）に焦点を当て、これらを実務で活用するための方法を具体的に紹介。複雑なブラックボックスモデルに対しても、解釈性を持たせ、ビジネスの意思決定者に説明できるような技術を学べます。各章では数式とサンプルコードが併記されており、実際に手を動かしながら学習できる実践的な内容となっています。
| 書籍名 | 機械学習を解釈する技術〜予測力と説明力を両立する実践テクニック |
| 対象者 | 実務で機械学習モデルを構築・運用するエンジニアやデータサイエンティスト向け。モデルの解釈性を高めたい中級以上の機械学習の知識を持つ人が対象です。 |
| ひとこと説明 | ブラックボックスなモデルの解釈性を高める技法を、理論と実践の両面から解説する実務向けの一冊。 |
| 著者 | 森下 光之助 |
| 発売日 | 2021/8/4 |
| ページ数 | 272ページ |
| 出版社 | 技術評論社 |
| 中身（目次） | 1章 機械学習の解釈性とは 2章 線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する 3章 特徴量の重要度を知る〜Permutation Feature Importance〜 4章 特徴量と予測値の関係を知る〜Partial Dependence〜 5章 インスタンスごとの異質性をとらえる〜Individual Conditional Expectation〜 6章 予測の理由を考える〜SHapley Additive exPlanations〜 付録A: Rによる分析例〜tidymodelsとDALEXで機械学習モデルを解釈する〜 付録B: 機械学習の解釈手法で線形回帰モデルを解釈する |
| 読んだ人のクチコミ | – モデルの予測結果を説明する手法が非常にわかりやすく紹介されており、実務にすぐに応用できる内容でした。 – SHAPやICEなど、重要な解釈手法の説明が丁寧で、実際のプロジェクトで役立ちました。 – 機械学習モデルの解釈について、数式とコードを交えながら学べたため、理解が深まりました。 – 特徴量の重要度や予測値との関係性を具体的に示してくれて、ブラックボックスなモデルを解釈する手がかりとなった。 – 数式が多く、やや難しい部分もありますが、全体的に実務的で、解釈性を重視する人におすすめの内容です。 |
8位：図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第8位は「図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書」です。
▼書籍概要
本書は、機械学習やディープラーニングの基本原理を図解形式でわかりやすく解説した一冊です。具体的なアルゴリズムや技術の仕組みを、実際の開発プロセスや実用例に基づいて説明しています。初心者でも安心して取り組める内容で、エンジニアやビジネスパーソンが機械学習の基礎知識から応用技術まで幅広く学べます。また、視覚的な説明が多く含まれているため、専門的な知識がなくても、直感的に理解しやすい構成になっています。
※本書は「AI・人工知能のおすすめ本・参考書ランキング〜生成AIやプログラミングなども紹介〜」でも紹介しています^^
| 書籍名 | 図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書 |
| 対象者 | ・機械学習やディープラーニングの基礎を学びたい社会人 ・AIやデータサイエンスに興味があるビジネスパーソンやエンジニア ・具体的な技術や理論を理解したいが、専門的な背景がない方 |
| ひとこと説明 | 図解を用いて、機械学習とディープラーニングの基本から技術の詳細までを直感的に学べる実用的な教科書です。 |
| 著者 | 株式会社アイデミー,山口 達輝他 |
| 発売日 | 2019/9/2 |
| ページ数 | 240ページ |
| 出版社 | 技術評論社 |
| 中身（目次） | 1章 人工知能の基礎知識 2章 機械学習の基礎知識 3章 機械学習のプロセスとコア技術 4章 機械学習のアルゴリズム 5章 ディープラーニングの基礎知識 6章 ディープラーニングのプロセスとコア技術 7章 ディープラーニングのアルゴリズム 8章 システム開発と開発環境 |
| 読んだ人のクチコミ | ・図解でわかりやすく、初めて機械学習を学ぶ人には最適な入門書です。 ・ディープラーニングについての概要も分かりやすく、開発の流れがつかめる内容でした。 ・内容が簡潔でありながらも広範囲をカバーしており、仕事に役立つ知識が詰まっている。 ・技術的な部分の説明も簡潔で、エンジニアとして実際に使える情報が豊富でした。 ・図解が非常に多く、視覚的に理解できる点が非常に良かったです。 |
9位：機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第9位は「機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで」です。
▼書籍概要
本書は、ボルツマン機械学習から深層学習まで、機械学習の幅広い領域を体系的に学ぶことができる入門書です。専門外の人でも理解しやすいようにイラストや会話形式を採用し、理論と実装の両方に焦点を当てています。特に、ボルツマン機械学習を通じて、深層学習までの道筋をわかりやすく説明しており、最新の機械学習技術への理解を深めることができます。最終的には、ディープラーニングの実装ができるレベルまで到達する内容です。
| 書籍名 | 機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで |
| 対象者 | 初学者から中級者まで、特にボルツマン機械学習や深層学習に興味があるエンジニアやデータサイエンティストに適しています。基礎からしっかりと学びたい人、機械学習の理論を実務に応用したい人にも向いています。 |
| ひとこと説明 | 機械学習の基礎理論から深層学習の実装までを、ボルツマン機械学習を中心に体系的に学べる一冊。 |
| 著者 | 大関真之 |
| 発売日 | 2016/12/1 |
| ページ数 | 208ページ |
| 出版社 | オーム社 |
| 中身（目次） | 第1章 何も知らない鏡 第2章 美しさの秘訣 第3章 最適化問題に挑戦 第4章 深層学習に挑戦 第5章 未来を予測する 第6章 美しく見せる鏡 第7章 顔だけで美しさを |
| 読んだ人のクチコミ | – イラストや会話形式で学べる点がユニークで、難解な内容もわかりやすく説明されています。 – 機械学習を全く知らない状態でも、基礎を学ぶには非常に良い書籍でした。後半は少し難しく感じましたが、内容が充実しています。 – ボルツマン機械学習というあまり取り上げられないテーマについても丁寧に解説されており、深層学習への橋渡しがスムーズでした。 – 理論がしっかりしているので、機械学習の背景を理解したいエンジニアにとって非常に有益です。 – 読みやすく、全体像を掴むのに適した書籍です。実際の実装に活用できる具体例が多く、理解しやすかったです。 |
10位：エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第10位は「エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説」です。
▼書籍概要
本書は、AIや機械学習の基礎を理解したいエンジニア向けに書かれた入門書です。機械学習、統計学、アルゴリズムといった技術的なトピックを、初学者でも理解しやすいように、具体例や図解を用いて丁寧に解説しています。AIの基礎理論から実用的なアルゴリズムまでを幅広くカバーし、AI技術を実際のビジネスにどう応用できるかを学べます。特に、実務でAIを活用したいエンジニアやこれからAIを学ぶ社会人にとって有益な一冊です。
※統計学についてはこちらもおすすめ：統計学のおすすめ本・参考書〜初心者向け、統計検定、Pythonなど分野別〜
| 書籍名 | エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説 |
| 対象者 | ・AI技術を基礎から学びたいエンジニアや社会人 ・これからAIを業務に取り入れたいビジネスパーソン ・機械学習や統計学の基本をやさしく理解したい方 |
| ひとこと説明 | AIの基礎から実践的なアルゴリズムまで、エンジニアが知っておくべき技術をわかりやすく解説した一冊です。 |
| 著者 | 梅田 弘之 |
| 発売日 | 2019/1/21 |
| ページ数 | 288ページ |
| 出版社 | インプレス |
| 中身（目次） | 第1部 人工知能の基礎を理解する 第2部 機械学習のアルゴリズムを学ぶ 第3部 ビジネスに活用するための人工知能を学ぶ |
| 読んだ人のクチコミ | ・AIの基礎をわかりやすく説明しているので、初心者でも抵抗なく読み進められます。 ・実務でAI技術を活用するためのポイントが具体的に示されており、業務に役立ちました。 ・図解が豊富で、専門的な知識がなくてもスムーズに理解できる構成になっていました。 ・機械学習や統計学の基本的な概念が詳しく説明されており、アルゴリズムの応用事例も参考になりました。 ・AIの理論を実際のビジネスにどう活用できるかが明確に書かれており、非常に実用的です。 |
11位：教養としての機械学習
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第11位は「教養としての機械学習」です。
▼書籍概要
本書は、AI技術の根幹である「機械学習」について、専門知識がなくても理解できるよう解説しています。著者の杉山将氏は、機械学習の基礎から最先端の研究まで幅広くカバーし、社会やビジネスへの応用例も豊富に紹介。教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった主要な学習モデルに加え、生成AIやAIと人間の未来についても言及されています。機械学習が社会にどのような影響を与えるかも考察されており、AIリテラシーを深めたい読者におすすめの一冊です。
| 書籍名 | 教養としての機械学習 |
| 対象者 | 機械学習の基礎を学びたいビジネスパーソンやエンジニア向け。AI技術を日常的に利用するが、その仕組みや背景を知りたい人に最適です。 |
| ひとこと説明 | AI技術の基礎である機械学習の全体像と社会的影響をわかりやすく解説した入門書。 |
| 著者 | 杉山 将 |
| 発売日 | 2024/2/27 |
| ページ数 | 168ページ |
| 出版社 | 東京大学出版会 |
| 中身（目次） | 1 機械学習とは何か――人工知能（AI）の基礎知識 2 人工知能と社会 3 機械学習の基礎 4 高度化する教師付き学習 5 今後の展望 |
| 読んだ人のクチコミ | – 専門知識がなくても理解できる内容で、AIの基本から学べる点が良かった。 – 杉山先生の深い知識と実務経験が反映されており、機械学習をより深く理解できました。 – AIが社会にどう影響を与えるかを具体的に示してくれるため、ビジネスパーソンにも有用です。 – 基礎から最先端まで幅広く解説されており、初学者にもわかりやすい構成でした。 – 学術的な説明が丁寧で、実際の研究や応用例が豊富に紹介されているのが良かったです。 |
12位：今日から使えるファインチューニングレシピ: AI・機械学習の技術と実用をつなぐ基本テクニック
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第12位は「今日から使えるファインチューニングレシピ: AI・機械学習の技術と実用をつなぐ基本テクニック」です。
▼書籍概要
本書は、機械学習やAIモデルの「ファインチューニング」を中心に解説した実践的な入門書です。画像識別や自然言語処理など、日常業務でよく使用されるモデルのファインチューニングを具体的なPythonコードを使ってステップごとに解説しています。また、生成AIモデルや強化学習を活用したファインチューニングにも触れ、最新技術の実務的な活用方法を学べる内容です。実務でファインチューニングを導入したいエンジニアやリサーチャーにおすすめの一冊です。
※自然言語処理はこちらもおすすめ：自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキング〜BERT、Python、機械学習〜
| 書籍名 | 今日から使えるファインチューニングレシピ: AI・機械学習の技術と実用をつなぐ基本テクニック |
| 対象者 | ・ファインチューニング技術を基礎から学びたいエンジニア ・機械学習モデルの最適化を実務で活用したい社会人 ・Pythonを使用した実践的なAIモデルチューニングを学びたい方 |
| ひとこと説明 | 実務に直結するAIモデルのファインチューニングを、Pythonコードを通じて具体的に学べる実践的な入門書です。 |
| 著者 | 藤原 弘将,吉岡 琢他 |
| 発売日 | 2024/9/4 |
| ページ数 | 232ページ |
| 出版社 | オーム社 |
| 中身（目次） | Chapter 1 ファインチューニングの基礎知識 Chapter 2 画像のファインチューニング Chapter 3 自然言語処理のファインチューニング Chapter 4 生成AIのファインチューニング Chapter 5 強化学習によるファインチューニング Appendix 評価指標 |
| 読んだ人のクチコミ | ・Pythonのコード例が豊富で、実際に手を動かしながら学べる点がとても良い。 ・実務で役立つファインチューニングの具体的な手法が丁寧に説明されており、参考になった。 ・最新の生成AIや強化学習を用いたチューニングにも触れており、幅広い知識が得られた。 ・ファインチューニングの手法を「レシピ」として分かりやすくまとめてあり、すぐに実践できる内容。 ・実務に直結する具体例が多く、すぐに仕事で役立てることができた。 |
13位：やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第13位は「やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~」です。
▼書籍概要
本書は、機械学習の基礎的な数学概念を理解するための一冊で、対話形式を通じてわかりやすく学べるように設計されています。主人公のアヤノとミオの会話を通して、回帰や分類などのアルゴリズムを学びながら、数学の基礎的な部分（微分、尤度関数、勾配降下法など）を段階的に理解できます。また、Pythonを使った実装も含まれており、理論と実践の両方を体験できる構成が特徴です。初心者にとっての機械学習の入門書として、親しみやすいスタイルが魅力です。
| 書籍名 | やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~ |
| 対象者 | 機械学習の基礎を理論と実装の両方で学びたいエンジニアやデータサイエンティスト向け。数学に不安を抱えているが、機械学習の基礎をしっかり学びたい方に適しています。 |
| ひとこと説明 | 機械学習に必要な数学の基礎を、対話形式で楽しく学べる初心者向けの一冊。 |
| 著者 | 立石 賢吾 |
| 発売日 | 2017/9/21 |
| ページ数 | 256ページ |
| 出版社 | マイナビ出版 |
| 中身（目次） | Chapter 1 ふたりの旅の始まり Chapter 2 回帰について学ぼう ～ 広告費からクリック数を予測する Chapter 3 分類について学ぼう ～ 画像サイズに基づいて分類する Chapter 4 評価してみよう ～ 作ったモデルを評価する Chapter 5 実装してみよう ～ Pythonでプログラミングする |
| 読んだ人のクチコミ | – 対話形式で進むので、難しい内容も読みやすく、スムーズに学習できました。 – 実際にPythonのコードを試す章があり、手を動かしながら学べたので理解が深まりました。 – 機械学習の数学的な基礎を丁寧に説明しており、初学者でもついていけますが、数学の基本知識は多少必要です。 – 回帰や分類の具体的な例が示されており、日常的なテーマを使って説明されているのでわかりやすかったです。 – 対話形式のおかげで堅苦しさがなく、飽きずに読み進められました。初心者に最適です。 |
14位：パターン認識と機械学習 上
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第14位は「パターン認識と機械学習 上」です。
▼書籍概要
本書『パターン認識と機械学習 上』は、機械学習やパターン認識に関する理論的背景をベイズ理論を中心に解説する一冊です。特に、確率分布やベイズ推定、回帰と分類など、機械学習の基礎的なトピックに加えて、過学習の問題や正則化手法なども取り上げています。数式を多用しながらも、段階的に学べる構成が特徴で、専門的な知識を基に理解を深めていくための高度な教科書として、多くのエンジニアや研究者に支持されています。
| 書籍名 | パターン認識と機械学習 上 |
| 対象者 | ・機械学習や統計学に関する基礎知識を持ち、さらに深く学びたいエンジニアやリサーチャー ・ベイズ理論や統計的予測に興味を持つ実務家や研究者 ・機械学習の理論的背景を数式を使って学びたい中級から上級レベルの技術者 |
| ひとこと説明 | ベイズ理論に基づく機械学習やパターン認識の理論を、丁寧に解説した高度な入門書です。 |
| 著者 | C.M. ビショップ,元田 浩他 |
| 発売日 | 2012/4/5 |
| ページ数 | 349ページ |
| 出版社 | 丸善出版 |
| 中身（目次） | 第1章 序論 第2章 確率分布 第3章 線形回帰モデル 第4章 線形識別モデル 第5章 ニューラルネットワーク |
| 読んだ人のクチコミ | ・この本を通して、機械学習の基礎理論が一つに繋がり、理解が深まりましたが、数式が難解で何度も読み返す必要がありました。 ・理論に重きを置いた教科書で、特に過学習やベイズ理論に関する説明が非常に丁寧です。実用化を考えるなら、理解の80%で十分かもしれません。 ・全体的に内容が濃く、機械学習の基礎を深く理解するために非常に役立ちました。特に、ベイズ理論の部分は実務にも応用できます。 ・難解な部分も多く、何度も読み返す必要がありますが、その分学びが深い一冊です。次は下巻に挑戦したいと思います。 ・機械学習を学び始める際の必読書ですが、理論的内容が中心で、実務的なアプローチはやや少ない印象を受けました。 |
15位：いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本 人気講師が教える仕事に AI を導入する方法
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第15位は「いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本 人気講師が教える仕事に AI を導入する方法」です。
▼書籍概要
本書は、AIや機械学習をビジネスに導入する際に必要なプロセスやリソースを、初心者でも理解しやすい形で解説しています。機械学習プロジェクトの立ち上げから実装、運用までを体系的に説明しており、特にビジネスにおける課題解決や価値創出のために機械学習をどう活用するかに焦点を当てています。また、成功事例も豊富に紹介されており、実際のプロジェクト推進に役立つ内容が盛り込まれています。
| 書籍名 | いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本 人気講師が教える仕事に AI を導入する方法 |
| 対象者 | 機械学習をビジネスに導入したいが、どこから始めればよいかわからないビジネスパーソンやプロジェクトマネージャー。また、AIの技術的な詳細に不安があるものの、具体的なプロジェクト運用を学びたい方に向いています。 |
| ひとこと説明 | 機械学習をビジネスに導入するためのプロジェクト管理と実践的な手法を、具体例を交えて丁寧に解説する一冊。 |
| 著者 | 韮原祐介 |
| 発売日 | 2018/3/26 |
| ページ数 | 208ページ |
| 出版社 | インプレス |
| 中身（目次） | Chapter1 これからのビジネスを切り拓く機械学習 Chapter2 機械学習の仕組みを理解しよう Chapter3 機械学習に必要なリソースを理解しよう Chapter4 プロジェクトのゴールを定める Chapter5 プロジェクトの体制を整えよう Chapter6 プロジェクトの実現可能性を検証する Chapter7 機械学習システムを実装する Chapter8 機械学習システムの運用ポイントを学ぼう Chapter9 成功事例に学ぶ機械学習プロジェクト |
| 読んだ人のクチコミ | – プロジェクトのフェーズごとに進行方法が整理されており、実際の業務にすぐに役立つ内容です。 – 機械学習プロジェクトの進め方が具体的に書かれていて、プロジェクト経験の少ない人にもおすすめです。 – AI導入に関心はあるものの、何をどう進めていいか不安でしたが、この本で理解が深まりました。 – 成功事例が豊富で、具体的な実装ステップも説明されているので、プロジェクトの現場でも参考になります。 – 数式やプログラムは含まれていないため、技術的な背景を気にせず読める点が良かったです。 |
16位：機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第16位は「機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門」です。
▼書籍概要
本書『ベイズ推論による機械学習入門』は、ベイズ主義に基づく機械学習の基本的な考え方やアルゴリズムを学べる入門書です。確率的なアプローチを基盤に、ベイズ推論を使った学習方法を「モデルの構築」から「推論の導出」まで丁寧に解説しています。基本的な確率分布やガウス混合モデル、隠れマルコフモデルなどの応用的なモデルにも触れ、実務においてベイズ推論をどのように活用するかを学べます。初学者でもわかりやすい構成で、実務での応用を目指すエンジニアに最適な内容です。
| 書籍名 | 機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門 |
| 対象者 | ・ベイズ推論に基づく機械学習を学びたいエンジニア ・統計的手法を用いた機械学習モデルの構築に興味がある社会人 ・Pythonを使用して機械学習の実践的スキルを習得したい方 |
| ひとこと説明 | ベイズ推論を基盤とした機械学習アルゴリズムを、具体例とともにわかりやすく解説した実用的な入門書です。 |
| 著者 | 須山 敦志、杉山 将 |
| 発売日 | 2017/10/21 |
| ページ数 | 256ページ |
| 出版社 | 講談社 |
| 中身（目次） | 1 機械学習とベイズ学習 2 基本的な確率分布 3 ベイズ推論による学習と予測 4 混合モデルと近似推論 5 応用モデルの構築と推論 |
| 読んだ人のクチコミ | ・ベイズ推論の理論を理解しやすい形で説明してくれるため、機械学習初心者にもとっつきやすい内容でした。 ・モデル構築から推論までのプロセスが丁寧に解説されており、実務にすぐ役立つ知識が得られました。 ・確率的アプローチがわかりやすく、特に混合モデルの説明が実践的で参考になりました。 ・実務で使える知識が多く、ベイズ推論を使ったモデルの理解が深まりました。 ・内容はやや高度ですが、しっかりとした基礎知識を持っていれば十分に読み進められます。 |
17位：深層学習 改訂第2版 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第17位は「深層学習 改訂第2版 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」です。
▼書籍概要
本書『深層学習 改訂第2版』は、機械学習の中でも注目されている「深層学習」を専門的かつ実践的に学ぶための一冊です。著者の岡谷貴之氏によって、基本的な理論からトランスフォーマーや生成モデルといった最新技術まで網羅的に解説されています。また、改訂版ではグラフニューラルネットワークや新しいトレンドに関する情報も加えられ、実務での活用を目指す読者に向けた内容がさらに強化されています。数式や理論の詳細に加え、実際の実装例や課題解決のための技術も豊富に掲載されています。
| 書籍名 | 深層学習 改訂第2版 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) |
| 対象者 | 中級以上の機械学習や深層学習の知識を持つエンジニアや研究者向け。特に、理論と実装の両方に強い興味があり、最新の技術動向を学びたい人に適しています。 |
| ひとこと説明 | 深層学習の理論と最新技術を、数式と実装を通じて学べる一冊。 |
| 著者 | 岡谷 貴之 |
| 発売日 | 2022/1/19 |
| ページ数 | 384ページ |
| 出版社 | 講談社 |
| 中身（目次） | 第1章 はじめに 第2章 ネットワークの基本構造 第3章 確率的勾配降下法 第4章 誤差逆伝播法 第5章 畳み込みニューラルネットワーク 第6章 系列データのためのネットワーク 第7章 集合・グラフのためのネットワークと注意機構 第8章 推論の信頼性 第9章 説明と可視化 第10章 いろいろな学習方法 第11章 データが少ない場合の学習 第12章 生成モデル |
| 読んだ人のクチコミ | – 最新の深層学習技術を広範囲にカバーしており、CNNやトランスフォーマーに大幅なページが割かれている。 – 理論だけでなく、実務で使える具体的な解説が多く、実装面でも役立つ内容が含まれていました。 – 数学的な背景がしっかりと解説されており、専門的な内容でも理解しやすい構成でした。 – 様々な深層学習モデルや手法が丁寧に説明されており、幅広く理解できる点が良かったです。 – 読み応えがあり、深層学習を本格的に学びたい人にとって価値のある内容です。 |
18位：Python実践機械学習システム100本ノック
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第18位は「Python実践機械学習システム100本ノック」です。
▼書籍概要
本書『Python実践機械学習システム100本ノック』は、実務で役立つ機械学習システム構築の技術を、具体的な100の例題を通じて学ぶことができる実践的な一冊です。Pythonを用いて、データ分析や機械学習の基本からシステム構築までをステップバイステップで解説。Excelとの連携や機械学習モデルの評価・予測といった実務的な内容を幅広く網羅しています。小規模のデータを扱いながらも、現場で必要とされるスキルを磨ける内容で、すぐに実践できる具体的な技術が詰まっています。
| 書籍名 | Python実践機械学習システム100本ノック |
| 対象者 | ・Pythonで機械学習の実践スキルを向上させたいエンジニア ・機械学習システムの構築・運用を業務で行う方 ・データ分析や機械学習の知識を、具体的な課題を通して深めたい社会人 |
| ひとこと説明 | 実務に基づく100の例題を通して、Pythonを使った機械学習システム構築のスキルを実践的に学べる一冊です。 |
| 著者 | 下山 輝昌,他 |
| 発売日 | 2020/12/1 |
| ページ数 | 316ページ |
| 出版社 | 秀和システム |
| 中身（目次） | 第1部 データ分析システム 第1章 分析に向けた準備を行う10本ノック 第2章 データを可視化し分析を行う10本ノック 第3章 可視化の仕組みを構築する10本ノック 第4章 レポーティングする仕組みを構築する10本ノック 第5章 分析システムを構築する10本ノック 第2部 機械学習システム |
| 読んだ人のクチコミ | ・例題が豊富で、実務で使える具体的なスキルが習得できました。特に、データ加工や予測モデルの構築が役立ちました。 ・実践的な内容で、現場で直面する課題に対応するためのヒントが満載です。すぐに業務に活かせます。 ・説明が丁寧で、実務経験が浅くても取り組める内容でした。レポーティングやシステム構築の技術が習得できました。 ・Excelとの連携方法も説明されており、データの可視化やレポート作成に非常に役立ちました。 ・少し内容が高度に感じる部分もありますが、段階的に進めていくので初学者にもおすすめです。 |
19位：Pythonで学ぶ音源分離 機械学習実践シリーズ
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第19位は「Pythonで学ぶ音源分離 機械学習実践シリーズ」です。
▼書籍概要
本書『Pythonで学ぶ音源分離 機械学習実践シリーズ』は、音声データから特定の音源を分離する技術「音源分離」を、Pythonを使用して実践的に学ぶことができる一冊です。音源分離の基礎から始まり、独立ベクトル分析やガウスモデル、さらには残響除去技術まで幅広いトピックをカバーしています。また、具体的なアルゴリズムの解説に加え、実装方法についても詳しく説明されているため、実際に手を動かして学びたいエンジニアに最適です。さらに、最新の手法やPythonライブラリを用いて音源分離の実装を行うためのステップが丁寧に紹介されています。
| 書籍名 | Pythonで学ぶ音源分離 機械学習実践シリーズ |
| 対象者 | 中級以上のPythonユーザーで、特に音声処理や機械学習に興味があり、実際にプロジェクトとして実装を行いたいエンジニアやデータサイエンティスト向けです。また、音声認識システムやAIスピーカーなどに興味のある技術者にも適しています。 |
| ひとこと説明 | Pythonを使って音源分離を学び、最新のアルゴリズムを実装できる実践的な技術書。 |
| 著者 | 戸上真人 |
| 発売日 | 2020/8/24 |
| ページ数 | 352ページ |
| 出版社 | インプレス |
| 中身（目次） | 第1章 音源分離とは？ 第2章 音声処理の基礎 第3章 音源分離で用いる数学的知識の基礎（線形代数、ベクトル・行列の微分） 第4章 「最適化」に関する技法を理解する 第5章 シミュレーターで音を作ってみる 第6章 古典的な音源分離方法～ビームフォーミング～ 第7章 音源方向推定に基づく音源分離 第8章 現代的な統計的モデルに基づく音源分離法 第9章 響きのある音を響きのない音に変える残響除去法 第10章 音源分離と残響除去を統合的に実行する 第11章 音源分離関連のライブラリ紹介・その他のトピック・参考文献 |
| 読んだ人のクチコミ | – 実際のプロジェクトで役立つ音源分離技術が、丁寧に解説されていて実装しやすかったです。 – 具体的なコード例が多く、NumPyやSciPyを用いた実装が理解しやすかった。 – 機械学習初心者には少し難しい部分がありましたが、内容は非常に充実していました。 – 最新の残響除去や音源分離の技術まで網羅しているため、実務でもすぐに応用できる知識が得られました。 – 数式が多くやや難解な部分もありますが、実践的な内容が多く、しっかりと学ぶ価値のある本です。 |
20位：Python機械学習クックブック 第2版
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第20位は「Python機械学習クックブック 第2版」です。
▼書籍概要
本書『Python機械学習クックブック 第2版』は、Pythonを用いた機械学習の具体的な問題解決方法を、216の「レシピ」形式で解説しています。データの読み込み、前処理、モデルの選択、特徴量の作成から、クラスタリングや回帰分析、画像・テキストデータの扱い、さらにはモデル評価まで、実務に直結する幅広いトピックが含まれています。各レシピは短いコード例で実践的に学べるため、Pythonを使って機械学習を迅速に適用したい方に非常に役立つ内容です。
| 書籍名 | Python機械学習クックブック 第2版 |
| 対象者 | ・Pythonの基礎知識を持ち、機械学習の実践スキルを高めたいエンジニア ・実務で機械学習プロジェクトに取り組む方 ・データサイエンスやAI技術を現場で応用したい社会人技術者 |
| ひとこと説明 | 機械学習の様々な課題をPythonで解決するための216のレシピを通じて、実務に直結した技術を学べる実用書です。 |
| 著者 | Kyle Gallatin,Chris Albon他 |
| 発売日 | 2024/8/7 |
| ページ数 | 428ページ |
| 出版社 | オライリー・ジャパン |
| 中身（目次） | 1章 NumPyベクトル、行列、配列 2章 データのロード 3章 データラングリング 4章 数値データの取り扱い 5章 カテゴリデータの取り扱い 6章 テキストの取り扱い 7章 日時データの取り扱い 8章 画像の取り扱い 9章 特徴量抽出による次元削減 10章 特徴量選択による次元削減 11章 モデルの評価 12章 モデル選択 13章 線形回帰 14章 決定木とフォレスト 15章 k-最近傍法 16章 ロジスティック回帰 17章 サポートベクタマシン 18章 ナイーブベイズ 19章 クラスタリング 20章 PyTorchのテンソル 21章 ニューラルネットワーク 22章 非構造化データ向けのニューラルネットワーク 23章 訓練済みモデルのセーブとロード 付録A 日本語テキストの取り扱い |
| 読んだ人のクチコミ | ・実践的なレシピが多く、すぐにプロジェクトで役立てることができました。特に特徴量抽出やモデル評価の部分が非常に参考になりました。 ・機械学習の具体的な問題解決手法がコンパクトにまとめられており、Pythonのスクリプトをすぐに実行できる点が良いです。 ・初学者でもわかりやすく、特にデータの前処理や特徴量エンジニアリングの部分は丁寧に解説されているので実務に活かせました。 ・画像やテキストデータの扱いもカバーされており、幅広い分野で活用できる内容だと感じました。 ・全体的に内容が濃く、実務ですぐに使えるテクニックが詰まっていて、今後も手元に置いておきたい一冊です。 |
21位：AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第21位は「AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン」です。
▼書籍概要
本書『AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン』は、機械学習システムをビジネスに組み込むために必要な設計と運用方法を体系的に解説する一冊です。特に、機械学習モデルの設計、デプロイメント、運用に至るまで、システムのグランドデザインをどう構築するかがテーマとなっています。実際のサービス運用やスケールを考慮した設計パターンを示し、モデルの劣化やバッチ処理の最適化など、現場で役立つ実践的な知識が詰まっています。また、最新のツールや技術（MLflow、Docker、FastAPIなど）も詳しく取り上げ、効率的にシステムを運用できるヒントを提供しています。
| 書籍名 | AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン |
| 対象者 | 機械学習モデルの実装から運用までをシステムとして扱うエンジニア向けです。特に、ビジネス環境でAIや機械学習を運用するための設計パターンを学びたいエンジニアやシステム開発者に最適です。 |
| ひとこと説明 | AIや機械学習を実用化するためのシステム設計と運用ノウハウを、具体的なデザインパターンで解説する実践的な一冊。 |
| 著者 | 澁井雄介 |
| 発売日 | 2021/5/17 |
| ページ数 | 440ページ |
| 出版社 | 翔泳社 |
| 中身（目次） | ■Part 1 機械学習とMLOps CHAPTER 1 機械学習システムとは ■Part 2 機械学習システムを作る ■Part 3 品質・運用・管理 |
| 読んだ人のクチコミ | – 機械学習システムの運用に特化しているので、現場で直面する問題に対するヒントが多く得られました。 – 最新のツール（Docker、FastAPI、MLflowなど）を使った具体的な実装方法が詳しく解説されており、とても実用的です。 – 機械学習の学習部分とシステム運用部分を明確に分け、運用時の課題とその対策を丁寧に説明している点が役に立ちました。 – 機械学習のデプロイメントや品質管理に関する章が特に役立ち、実務にすぐに応用できました。 – モデルの劣化やリトライパターンなど、システム運用に関わる実践的な情報が満載で非常に参考になりました。 |
22位：機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第22位は「機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門」です。
▼書籍概要
本書『機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門』は、深層学習の基礎理論から実践までをわかりやすく解説した入門書です。機械学習やAIに関する予備知識がない読者でも、段階的に深層学習の全体像を把握できるように構成されています。ニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワークといった技術の基礎的な仕組みや、深層強化学習まで幅広くカバーしています。理論と実装をバランスよく学びたいエンジニアやリサーチャーにおすすめです。
| 書籍名 | 機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門 |
| 対象者 | ・機械学習や深層学習を初めて学ぶエンジニアや社会人 ・Pythonを使ってAI技術を実践的に学びたい方 ・深層学習の理論を基礎から理解したいビジネスパーソンや技術者 |
| ひとこと説明 | 深層学習の基礎から実践的な技術までを、初心者向けに丁寧に解説した実用的な入門書です。 |
| 著者 | 瀧 雅人 |
| 発売日 | 2017/10/21 |
| ページ数 | 352ページ |
| 出版社 | 講談社 |
| 中身（目次） | 1 はじめに 2 機械学習と深層学習 3 ニューラルネット 4 勾配降下法による学習 5 深層学習の正則化 6 誤差逆伝播法 7 自己符号化器 8 畳み込みニューラルネット 9 再帰型ニューラルネット 10 ボルツマンマシン 11 深層強化学習 |
| 読んだ人のクチコミ | ・深層学習を初めて学ぶ私にとって、とても分かりやすく、段階的に進められたので理解しやすかった。 ・理論がしっかりと説明されており、深層学習の基礎をしっかり学びたい人には最適な一冊です。 ・実装部分もわかりやすく、実務で役立つ情報が豊富に含まれているため、現場での応用に活かせました。 ・ニューラルネットワークや勾配降下法など、複雑な理論も具体的な例を交えて丁寧に説明されています。 ・入門者でもスムーズに読み進められ、Pythonを用いた実装例が豊富で、すぐに試してみたくなる内容でした。 |
23位：仕事ではじめる機械学習 第2版
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第23位は「仕事ではじめる機械学習 第2版」です。
▼書籍概要
本書『仕事ではじめる機械学習 第2版』は、機械学習を業務に導入する際の実践的な手法や考え方を解説した一冊です。データサイエンスや機械学習を、実際のビジネスでどう活用するか、機械学習プロジェクトの進め方、効果的なモデルの導入から継続的なトレーニングや運用まで幅広く取り扱っています。また、ML Opsや効果検証、A/Bテストなど実務で役立つ内容を盛り込み、理論だけでなく現場での具体的な適用に焦点を当てています。第2版では、新しい手法やツールも取り入れ、初版よりさらに実践的にアップデートされています。
| 書籍名 | 仕事ではじめる機械学習 第2版 |
| 対象者 | 業務で機械学習を取り入れたいビジネスパーソン、エンジニア、データサイエンティスト向けです。実務での導入やプロジェクト管理に関心がある方や、ビジネスでの効果的な機械学習活用方法を学びたい方に最適です。 |
| ひとこと説明 | 機械学習をビジネスに活用するためのプロジェクト進行方法と運用ノウハウを網羅した実践的な書籍。 |
| 著者 | 中山 心太有賀 康顕,他 |
| 発売日 | 2021/4/23 |
| ページ数 | 352ページ |
| 出版社 | オライリージャパン |
| 中身（目次） | 第I部 1章 機械学習プロジェクトのはじめ方 2章 機械学習で何ができる？ 3章 学習結果を評価するには 4章 システムに機械学習を組み込む 5章 学習のためのリソースを収集する 6章 継続的トレーニングをするための機械学習基盤 7章 効果検証：機械学習にもとづいた施策の成果を判断する 8章 機械学習のモデルを解釈する 第II部 |
| 読んだ人のクチコミ | – 実際のビジネスでの機械学習活用をテーマにしており、理論よりも実務に役立つ具体的なノウハウが学べました。 – A/Bテストや効果検証など、機械学習を活用したビジネス施策の重要なポイントがわかりやすく説明されています。 – 初心者でもわかりやすく、実際に使える内容が多く含まれており、実務に取り入れやすいと感じました。 – 継続的なモデルの運用や、ML Opsの基礎についても解説があり、モデルの劣化など実務で直面する問題に対応できるヒントが得られます。 – プロジェクトの進め方やシステムの導入事例が豊富に紹介されており、理論に偏らない実践的な書籍です。 |
24位：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
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第24位は「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」です。
▼書籍概要
本書『Excelでわかる機械学習 超入門』は、機械学習の基礎をエクセルを使って学ぶことができる入門書です。複雑なプログラミング言語や難しい数学的知識を必要とせず、エクセルで簡単に実装しながら機械学習のモデルやアルゴリズムを理解できる点が特徴です。書籍では、ロジスティック回帰や回帰分析などの基本的なアルゴリズムを、具体的な手順を追いながら解説しています。AI技術を使ったデータ分析や予測モデルの作成に興味がある初心者にとって最適な一冊です。
| 書籍名 | 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 |
| 対象者 | ・エクセルを使って機械学習を学びたい社会人 ・プログラミングを使わずにAIの基本概念やモデルを理解したいビジネスパーソン ・AIや機械学習の導入を検討しているが、技術的な専門知識を持たない方 |
| ひとこと説明 | エクセルを使って機械学習の基礎的なアルゴリズムやモデルを実践的に学べる初心者向けの一冊です。 |
| 著者 | 涌井 良幸、涌井 貞美 |
| 発売日 | 2019/7/8 |
| ページ数 | 248ページ |
| 出版社 | 技術評論社 |
| 中身（目次） | 1章 機械学習の基本 2章 機械学習のための基本アルゴリズム 3章 回帰分析 4章 サポートベクターマシン（SVM） 5章 ニューラルネットワークとディープラーニング 6章 RNNとBPTT 7章 Q学習 8章 DQN 9章 ナイーブベイズ分類 |
| 読んだ人のクチコミ | ・エクセルを使うことで、プログラミングに不慣れな私でも簡単に機械学習を理解することができました。 ・シンプルな説明が多く、初心者に優しい構成なので、手を動かしながら学べるのが良いです。 ・エクセルを使った機械学習の基礎的なテクニックが詰まっており、実務にも応用できました。 ・難しい理論ではなく、実際に操作しながら学べる内容で、機械学習の概念が自然と身につきました。 ・数学やプログラミングの知識がなくても、機械学習の基本的なアルゴリズムを理解できる点が魅力的でした。 |
25位：スモールデータ解析と機械学習
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第25位は「スモールデータ解析と機械学習」です。
▼書籍概要
本書『スモールデータ解析と機械学習』は、データ量が少ない状況での機械学習手法に焦点を当て、特に製造業や医療分野などのスモールデータに適した解析技術を提供します。ビッグデータに頼らずとも実用可能なデータ分析を目指し、次元削減や回帰分析、部分的最小二乗法（PLS）、さらには異常検知技術まで、幅広い手法を解説しています。また、実務に直結するケーススタディやPythonを使った実装例も豊富に掲載されており、理論と実践のバランスが取れた一冊です。
| 書籍名 | スモールデータ解析と機械学習 |
| 対象者 | データサイエンティストやエンジニアなど、特にスモールデータを扱う現場での実践的な解析手法を学びたい方。また、ビッグデータ解析とは異なるアプローチを求めるビジネスパーソンにも適しています。 |
| ひとこと説明 | スモールデータを対象に、次元削減や異常検知など、実務で役立つ解析技術を網羅した実践的な書籍。 |
| 著者 | 藤原 幸一 |
| 発売日 | 2022/2/19 |
| ページ数 | 304ページ |
| 出版社 | オーム社 |
| 中身（目次） | 第1章 スモールデータとは 第2章 相関関係と主成分分析 第3章 回帰分析と最小二乗法 第4章 線形回帰モデルにおける入力変数選択 第5章 分類問題と不均衡データ問題 第6章 異常検知問題 第7章 データ収集や解析の心構え |
| 読んだ人のクチコミ | – スモールデータに特化した解析手法が学べて、特にPLSや異常検知に関する解説が役立ちました。 – 少ないデータでの機械学習というニッチなテーマを深く掘り下げており、実務に活かせる内容が充実していました。 – 実際のプロジェクトでも使える手法が多く紹介されており、機械学習初心者でも理解しやすい部分が多かったです。 – 特徴量選択やモデルの評価方法が具体的に説明されており、プロジェクトを進める上で自信を持てる内容でした。 – Pythonのコード例も豊富で、実際に手を動かしながら学べる点が非常に良かったです。 |
26位：マンガでわかる機械学習
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第26位は「マンガでわかる機械学習」です。
▼書籍概要
本書『マンガでわかる機械学習』は、機械学習の基本的な概念やアルゴリズムをマンガ形式でわかりやすく解説しています。市役所の業務を舞台に、登場キャラクターたちが機械学習の仕組みや応用方法を学ぶストーリーが展開され、理論的な説明を実際の生活に関連付けながら進められます。回帰分析や教師なし学習、識別問題などを具体的なシチュエーションに基づいて説明し、読者は楽しみながら深層学習やデータ分析の基礎を身に付けることができます。
| 書籍名 | マンガでわかる機械学習 |
| 対象者 | ・機械学習に興味があるが、プログラミングや数学に詳しくない社会人 ・初心者として、AIやデータサイエンスの世界に足を踏み入れたいビジネスパーソン ・マンガを通じて楽しく技術を学びたい方 |
| ひとこと説明 | マンガを使って機械学習の基本概念や応用方法を学べる、初心者にも優しい入門書です。 |
| 著者 | 荒木雅弘,渡まかな他 |
| 発売日 | 2018/9/7 |
| ページ数 | 216ページ |
| 出版社 | オーム社 |
| 中身（目次） | 序章 機械学習を教えてください！ 第1章 回帰ってどうやるの？ 第2章 識別ってどうやるの？ 第3章 結果の評価 第4章 ディープラーニング 第5章 アンサンブル学習 第6章 教師なし学習 |
| 読んだ人のクチコミ | ・マンガ形式で説明されているので、非常に読みやすく、楽しく学習できました。 ・機械学習の基礎的な概念が日常的な例を使って説明されており、理解しやすいです。 ・理論と実践がバランスよく盛り込まれており、技術の理解が深まりました。 ・マンガでキャラクターが機械学習を学ぶ姿を見ながら、自分も自然と学べる構成が素晴らしいです。 ・テキストだけでは理解しにくい複雑なアルゴリズムも、視覚的に学べるので非常に助かりました。 |
27位：はじめての機械学習 中学数学でわかるAIのエッセンス (ブルーバックス 2177)
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第27位は「はじめての機械学習 中学数学でわかるAIのエッセンス (ブルーバックス 2177)」です。
▼書籍概要
本書『はじめての機械学習 中学数学でわかるAIのエッセンス』は、機械学習に興味を持つ初心者に向けて、数学の基礎知識だけで理解できる内容を提供しています。中学レベルの数学を使って、複雑な数式やプログラミングなしでAIの基本概念を説明しており、機械学習の仕組みを直感的に学べるのが特徴です。機械学習の実例として、将棋やセンター試験の英語問題の解法を通じて、機械学習の実践的な応用に触れ、専門知識がなくても楽しんで学べる構成になっています。
| 書籍名 | はじめての機械学習 中学数学でわかるAIのエッセンス (ブルーバックス 2177) |
| 対象者 | 機械学習を初めて学ぶ社会人やビジネスパーソンで、数学に不安がある方にも適しており、AIや機械学習の基礎を知りたい読者向けです。 |
| ひとこと説明 | 中学数学の基礎で、難解な数式なしに機械学習のエッセンスを直感的に学べる一冊。 |
| 著者 | 田口 善弘 |
| 発売日 | 2021/7/15 |
| ページ数 | 224ページ |
| 出版社 | 講談社 |
| 中身（目次） | 第1章 埋め込む 第2章 足し上げる 第3章 かけ合わせる 第4章 枝分かれする 第5章 次元をあげる 第6章 正しいって何? 第7章 深層学習 第8章 量子計算機 |
| 読んだ人のクチコミ | – 中学レベルの数学で説明してくれるので、専門的な知識がなくても楽しんで読み進められました。 – 将棋や試験の問題を例に挙げ、機械学習の応用がリアルに感じられて面白かったです。 – 非常にわかりやすい一方で、AIの奥深さも垣間見えるため、初心者向けとして最適な内容でした。 – プログラミングに自信がない人でも、機械学習の基本的な概念を理解できる本だと感じました。 – 読み進めるうちに、数学に対する苦手意識が薄れて、AIについての興味がより深まりました。 |
28位：これならわかる機械学習入門 (KS物理専門書)
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第28位は「これならわかる機械学習入門 (KS物理専門書)」です。
▼書籍概要
本書『これならわかる機械学習入門 (KS物理専門書)』は、物理学の背景を持つ読者に向けて、機械学習の基本原理を直感的に理解できるよう工夫された入門書です。高校数学レベルから始まり、確率論やニューラルネットワークの基礎、PythonやTensorFlowを使った実装までをカバーしています。特に、実装方法についてはNumPyやMatplotlibの使い方も紹介され、機械学習モデルを実際に動かしながら学べる構成となっています。学術的な深みもありながら、実務に役立つ知識が詰まった一冊です。
| 書籍名 | これならわかる機械学習入門 (KS物理専門書) |
| 対象者 | ・機械学習を初めて学ぶが、基礎からしっかり理解したいエンジニアや社会人 ・Pythonを用いた実践的な機械学習に興味のある技術者 ・理論的背景と実装の両方を学びたい方 |
| ひとこと説明 | 高校数学レベルから始めて、PythonやTensorFlowを用いた機械学習の理論と実装を学べる実用的な入門書です。 |
| 著者 | 富谷 昭夫 |
| 発売日 | 2021/3/29 |
| ページ数 | 244ページ |
| 出版社 | 講談社 |
| 中身（目次） | 第1章 データとサイエンス 第2章 行列と線形変換 第3章 確率論と機械学習 第4章 ニューラルネットワーク 第5章 トレーニングとデータ 第6章 Python入門 第7章 TensorFlowによる実装 第8章 最適化、正則化、深層化 第9章 畳み込みニューラルネットワーク 第10章 イジング模型の統計力学 第11章 Nature Physicsの論文を再現しよう |
| 読んだ人のクチコミ | ・機械学習の理論がしっかり解説されており、特に物理学的なアプローチが理解しやすかった。実装も簡潔で、すぐに試すことができました。 ・基本的な概念の説明が非常に丁寧で、数式の理解がしやすかった。Pythonの実装例も豊富で、実務に応用できました。 ・過学習や正則化といった重要なトピックをしっかりカバーしており、これから実務に生かしたい方におすすめです。 ・高校数学からスタートするため、機械学習を初めて学ぶ人にとって安心できる内容です。 ・理論から実装までバランスが取れており、深層学習やTensorFlowを活用したプロジェクトにも対応できる知識が得られました。 |
29位：Python機械学習プログラミング［PyTorch＆scikit-learn編］ (impress top gear)
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第29位は「Python機械学習プログラミング［PyTorch＆scikit-learn編］ (impress top gear)」です。
▼書籍概要
本書『Python機械学習プログラミング［PyTorch＆scikit-learn編］』は、機械学習の基礎から最新の深層学習まで、幅広くカバーする実践的な技術書です。scikit-learnを使った機械学習の基本的な手法から、PyTorchによる先進的な手法までを網羅し、理論と実装の両方をバランスよく解説しています。分類問題や回帰分析、アンサンブル学習に加え、グラフニューラルネットワークや強化学習といった最新のトピックにも触れ、具体的な実装例が豊富に盛り込まれています。特に、Pythonによる実装を通じて、機械学習アルゴリズムの深い理解を得ることができる点が特徴です。
| 書籍名 | Python機械学習プログラミング［PyTorch＆scikit-learn編］ (impress top gear) |
| 対象者 | 機械学習の基礎知識を持つ中級者以上のエンジニアやデータサイエンティスト向けです。特に、理論を実務に活かしたい人や、PyTorchやscikit-learnを使って最新の手法を学びたい方に適しています。 |
| ひとこと説明 | 機械学習の基本から深層学習まで、PyTorchとscikit-learnを使って幅広く学べる実践的な一冊。 |
| 著者 | Sebastian Raschka,uxi (Hayden) Liu他 |
| 発売日 | 2022/12/15 |
| ページ数 | 712ページ |
| 出版社 | インプレス |
| 中身（目次） | 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―感情分析 第9章 回帰分析―連続値をとる目的変数の予測 第10章 クラスタ分析―ラベルなしデータの分析 第11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12章 ニューラルネットワークの訓練をPyTorchで並列化する 第13章 PyTorchのメカニズム 第14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15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16章 Transformer―Attentionメカニズムによる自然言語処理の改善 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 グラフニューラルネットワーク―グラフ構造データでの依存性の捕捉 第19章 複雑な環境での意思決定―強化学習 |
| 読んだ人のクチコミ | – 機械学習の基礎から応用まで幅広く解説されており、実際のプロジェクトで役立つ内容が豊富でした。 – PyTorchを使った実践的な実装例が多く、深層学習の理解がより深まりました。 – 理論だけでなく、具体的な実装方法が丁寧に説明されているので、エンジニアにとって非常に役立つ内容です。 – 機械学習ライブラリscikit-learnの基本的な使い方から、最新技術までしっかり網羅されている点が良かったです。 – グラフニューラルネットワークや強化学習など、最新のトピックにも触れているため、学びが多い本でした。 |
30位：機械学習のための連続最適化 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第30位は「機械学習のための連続最適化 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」です。
▼書籍概要
『機械学習のための連続最適化』は、機械学習の分野において重要な連続最適化技術について、理論から応用まで網羅的に解説する一冊です。特に、勾配法やニュートン法、準ニュートン法、サポートベクトルマシン（SVM）などのアルゴリズムが深く掘り下げられ、数式とともにその実装方法も紹介されています。最適化理論を学ぶことで、機械学習モデルの効率的なトレーニングやパフォーマンス向上に役立てられます。実務に携わるエンジニアや研究者にとって、実用的かつ高度な内容が詰まった教科書です。
| 書籍名 | 機械学習のための連続最適化 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) |
| 対象者 | ・機械学習の理論的背景や連続最適化アルゴリズムを深く理解したいエンジニアや研究者 ・ベイズ推論やサポートベクトルマシンなど、最適化に関する専門的知識を実務に応用したい方 ・機械学習モデルのパフォーマンス改善に取り組む社会人 |
| ひとこと説明 | 連続最適化技術の理論と実装を、機械学習の実務に役立つ視点から深く解説する一冊です。 |
| 著者 | 金森敬文,鈴木大慈他 |
| 発売日 | 2017/9/8 |
| ページ数 | 352ページ |
| 出版社 | 講談社 |
| 中身（目次） | 第Ⅰ部 導入 第1章 はじめに 第2章 基礎事項 第Ⅱ部 制約なし最適化 第Ⅲ部 制約付き最適化 第Ⅳ部 学習アルゴリズムとしての最適化 |
| 読んだ人のクチコミ | ・最適化の基礎から最先端の応用まで丁寧に説明されており、研究者にも実務家にも有益な内容でした。 ・数式が多く、理解には時間がかかりましたが、その分内容が深く、実装に役立ちました。 ・SVMやスパース学習など、最適化技術が機械学習にどのように応用されているかがよくわかりました。 ・特に勾配法やニュートン法の部分が非常に詳しく、実務に使える具体的なアルゴリズムが学べました。 ・学術的な理論を扱いつつも、実際にコードに落とし込んで試せる内容で、実務でも活用できました。 |
31位：量子コンピュータによる機械学習
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第31位は「量子コンピュータによる機械学習」です。
▼書籍概要
本書は、AIエンジニアが機械学習システムを設計・構築する際に役立つデザインパターンを詳しく解説しています。実際のプロジェクトで直面する課題に対する具体的な解決策を提供し、システムの効率性やスケーラビリティを向上させるためのベストプラクティスを紹介します。理論だけでなく、実践的なアプローチを重視しており、現場での応用を意識した内容が特徴です。AI技術を活用したシステム開発に携わるエンジニアにとって、貴重な知識と洞察を得ることができる一冊です。
| 書籍名 | 量子コンピュータによる機械学習 |
| 対象者 | この書籍は、AIや機械学習の基礎知識を持ち、実際にシステム開発に携わっているエンジニアやデータサイエンティストを対象としています。特に、プロジェクトの設計や実装に関わる中級から上級レベルの技術者に適しています。 |
| ひとこと説明 | AIシステムの設計と実装における実践的なデザインパターンを学べる一冊。 |
| 著者 | Maria Schuld,Francesco Petruccione他 |
| 発売日 | 2020/8/28 |
| ページ数 | 347ページ |
| 出版社 | 共立出版 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・具体的な事例が豊富で、実務に直結する内容が多く、非常に参考になりました。 ・理論だけでなく、実際のプロジェクトでの応用方法が詳しく解説されている点が良かったです。 ・AIシステムの設計における課題解決のヒントが多く、実務で役立つ情報が満載です。 ・初心者には少し難しいかもしれませんが、経験者には非常に有用な内容です。 ・デザインパターンの具体的な適用例が豊富で、実践的な知識を得ることができました。 |
32位：Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第3版
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第32位は「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第3版」です。
▼書籍概要
本書は、Pythonを用いて機械学習の基礎から応用までを実践的に学ぶことができる一冊です。第3版では、最新の技術動向を反映し、より実践的な内容にアップデートされています。具体的なコード例を通じて、理論だけでなく実際のプログラミングスキルも身につけることができます。機械学習の初心者から中級者まで、幅広い読者に対応しており、実務での活用を目指す方に最適です。
| 書籍名 | Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第3版 |
| 対象者 | この書籍は、Pythonの基本的な知識を持ち、機械学習を実務で活用したいと考えているエンジニアやデータサイエンティストを対象としています。 |
| ひとこと説明 | Pythonを使って機械学習の基礎から応用までを実践的に学べる一冊。 |
| 著者 | 伊藤 真 |
| 発売日 | 2022/7/19 |
| ページ数 | 440ページ |
| 出版社 | 翔泳社 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・具体的なコード例が豊富で、実際に手を動かしながら学べるのが良かったです。 ・理論だけでなく、実務での応用方法も詳しく解説されており、非常に役立ちました。 ・初心者にもわかりやすく、ステップバイステップで学べる構成が魅力的です。 ・最新の技術動向を反映しており、常に新しい知識を得ることができました。 ・Pythonの基礎知識があれば、スムーズに読み進められる内容でした。 |
33位：しくみがわかるベイズ統計と機械学習
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第33位は「しくみがわかるベイズ統計と機械学習」です。
▼書籍概要
本書は、機械学習の基礎から実践までを幅広くカバーした一冊です。第2版では、最新の技術動向を反映し、Pythonを用いた具体的な実装例を豊富に紹介しています。データの前処理やモデルの選定、評価方法まで、実務で役立つ知識を体系的に学べます。特に、実際のビジネスシーンでの応用を意識した内容が充実しており、機械学習を業務に取り入れたいと考えている方にとって、非常に有用なリソースとなるでしょう。
| 書籍名 | しくみがわかるベイズ統計と機械学習 |
| 対象者 | 機械学習の基礎知識を持ち、実務での応用を目指すエンジニアやデータサイエンティスト。また、Pythonを用いたデータ分析に興味があるビジネスパーソン。 |
| ひとこと説明 | 機械学習の基礎から実務応用までを網羅し、Pythonでの実装を通じて理解を深める一冊。 |
| 著者 | 手塚 太郎 |
| 発売日 | 2019/11/1 |
| ページ数 | 224ページ |
| 出版社 | 朝倉書店 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・実務で使える具体例が多く、すぐに仕事に活かせる内容が満載でした。 ・Pythonのコードが豊富で、実際に手を動かしながら学べるのが良かったです。 ・機械学習の理論だけでなく、ビジネスでの応用方法も詳しく解説されていて役立ちました。 ・初心者には少し難しい部分もありますが、実務経験者には非常に有用な情報が詰まっています。 ・最新の技術動向を反映しており、常に新しい知識を得られる点が魅力的です。 |
34位：機械学習工学 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第34位は「機械学習工学 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」です。
▼書籍概要
本書は、Excelを用いて機械学習の基本概念を理解するための入門書です。AIのモデルやアルゴリズムを、プログラミングの知識がなくても直感的に学べるように工夫されています。具体的な例題を通じて、データの前処理からモデルの構築、評価までの一連の流れを体験できます。Excelの操作に慣れているビジネスパーソンが、機械学習の基礎を手軽に学び、実務に活かすための一冊です。
| 書籍名 | 機械学習工学 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) |
| 対象者 | この書籍は、Excelの基本操作に慣れているビジネスパーソンや、機械学習に興味があるがプログラミングに自信がない社会人を対象としています。データ分析を業務に取り入れたい方や、AIの基礎を理解したい方に最適です。 |
| ひとこと説明 | Excelを使って、プログラミングなしで機械学習の基礎を学べる実践的な入門書です。 |
| 著者 | 石川冬樹,丸山宏他 |
| 発売日 | 2022/12/23 |
| ページ数 | 336ページ |
| 出版社 | 講談社 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・Excelで機械学習を学べるとは思わなかったが、実際に試してみると非常に分かりやすかった。 ・プログラミングが苦手な私でも、AIの基本的な考え方を理解することができた。 ・具体的な例題が多く、実務にどう活かせるかがイメージしやすかった。 ・データ分析の基礎を学びたいビジネスパーソンにとって、非常に有用な内容だと感じた。 ・Excelの操作に慣れている人なら、すぐに実践できる内容で、学びが多かった。 |
35位：AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ Software Design plus
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第35位は「AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ Software Design plus」です。
▼書籍概要
本書は、スモールデータを活用した機械学習の手法とその応用について詳しく解説しています。ビッグデータが注目される中、限られたデータから有用な情報を引き出す技術はますます重要になっています。著者は、スモールデータの特性を理解し、適切なアルゴリズムを選択する方法を具体的な事例を通じて説明しています。データサイエンスの基礎を持つ読者にとって、実践的な知識を深めるための一冊です。
| 書籍名 | AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ Software Design plus |
| 対象者 | データサイエンスや機械学習の基礎知識を持つ実務者や研究者、データ解析に興味を持つエンジニア。 |
| ひとこと説明 | スモールデータを活用した機械学習の実践的手法を学べる一冊。 |
| 著者 | 小川 雄太郎電通国際情報サービス 清水 琢也 |
| 発売日 | 2020/4/1 |
| ページ数 | 256ページ |
| 出版社 | 技術評論社 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | – スモールデータの重要性を再認識でき、実務に役立つ具体例が豊富で参考になりました。 – 機械学習の基礎を理解している人には、スモールデータの特性を活かす方法が学べて有益です。 – 理論だけでなく、実際のデータセットを使った解説があり、実践的なスキルが身につきます。 – スモールデータに特化した内容が新鮮で、他の書籍では得られない視点が得られました。 – データ解析の新しいアプローチを学べるので、日々の業務に新たな視点を加えることができました。 |
36位：現場で使える！機械学習システム構築実践ガイド デザインパターンを利用した最適な設計・構築・運用手法
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第36位は「現場で使える！機械学習システム構築実践ガイド デザインパターンを利用した最適な設計・構築・運用手法」です。
▼書籍概要
本書は、機械学習の基本概念をマンガ形式でわかりやすく解説しています。複雑な数式や理論に頼らず、視覚的なストーリーを通じて、機械学習の仕組みや応用例を楽しく学べます。初心者でも理解しやすい内容で、機械学習の基礎をしっかりと身につけたい方に最適です。実際の事例を交えながら、機械学習の可能性とその影響を実感できる一冊です。
| 書籍名 | 現場で使える！機械学習システム構築実践ガイド デザインパターンを利用した最適な設計・構築・運用手法 |
| 対象者 | 機械学習に興味がある社会人や、データサイエンスの基礎を学びたいエンジニア、ビジネスパーソンに適しています。専門的な知識がなくても、基礎から学びたい方におすすめです。 |
| ひとこと説明 | マンガを通じて機械学習の基本を楽しく学べる、初心者向けの入門書。 |
| 著者 | 澁井 雄介 |
| 発売日 | 2022/11/14 |
| ページ数 | 336ページ |
| 出版社 | 翔泳社 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・マンガ形式なので、難しい概念もスムーズに理解できました。初心者にぴったりです。 ・機械学習の基礎を視覚的に学べるので、理論が苦手な私でも楽しめました。 ・実際の事例が豊富で、理論と実践の両方を学べる点が良かったです。 ・専門用語が少なく、ストーリー仕立てで読みやすいので、飽きずに最後まで読めました。 ・機械学習の全体像をつかむのに役立ちました。次のステップに進む自信がつきました。 |
37位：グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第37位は「グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」です。
▼書籍概要
本書は、機械学習の基本概念を中学数学の知識で理解できるように解説した一冊です。AIの基礎を学びたいが、数学に自信がないという方に最適です。具体的な例や図解を多用し、複雑な理論をわかりやすく説明しています。機械学習の仕組みや応用例を通じて、AIの本質を掴むことができる内容となっています。初心者でも安心して学べるよう、ステップバイステップで進められる構成が魅力です。
| 書籍名 | グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) |
| 対象者 | 機械学習に興味があるが、数学に自信がない社会人や一般の方。 |
| ひとこと説明 | 中学数学の知識で機械学習の基礎を理解し、AIの本質を掴むための入門書。 |
| 著者 | 佐藤 竜馬 |
| 発売日 | 2024/4/25 |
| ページ数 | 256ページ |
| 出版社 | 技術評論社 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・数学が苦手な私でも、機械学習の基本が理解できました。図解が多くて助かりました。 ・AIの仕組みを知りたくて購入しましたが、期待以上にわかりやすかったです。 ・中学数学でここまで理解できるとは思いませんでした。初心者におすすめです。 ・具体例が豊富で、実際の応用がイメージしやすかったです。学びが多かったです。 ・機械学習の入門書として非常に優れていると思います。基礎からしっかり学べました。 この情報が参考になれば幸いです。 |
38位：[改訂新版]ITエンジニアのための機械学習理論入門
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第38位は「[改訂新版]ITエンジニアのための機械学習理論入門」です。
▼書籍概要
本書は、機械学習の基本概念から実践的な応用までを丁寧に解説した一冊です。数学的な基礎知識を持つ読者を対象に、機械学習の理論とアルゴリズムをわかりやすく説明しています。具体的な例や図を多用し、読者が実際に手を動かしながら学べる構成になっています。Pythonを用いた実装例も豊富に掲載されており、実務での応用を視野に入れた内容です。機械学習の全体像を把握し、実際のデータ分析に活用したい方に最適な一冊です。
| 書籍名 | [改訂新版]ITエンジニアのための機械学習理論入門 |
| 対象者 | 機械学習に興味があるエンジニアやデータサイエンティスト、数学的な基礎知識を持つ社会人 |
| ひとこと説明 | 機械学習の基礎から応用までを体系的に学べる実践的な入門書 |
| 著者 | 中井 悦司 |
| 発売日 | 2021/7/17 |
| ページ数 | 256ページ |
| 出版社 | 技術評論社 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・理論だけでなく実装例も豊富で、実務に役立つ内容が多いと感じました。 ・数学的な説明がしっかりしているので、理論を深く理解したい人におすすめです。 ・初心者でも理解しやすい構成で、ステップバイステップで学べるのが良かったです。 ・Pythonのコード例が多く、実際に手を動かしながら学べるのが魅力です。 ・機械学習の全体像を把握するのに非常に役立ちました。実務での応用にもつながります。 |
39位：そろそろ常識？ マンガでわかる「Python機械学習」
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第39位は「そろそろ常識？ マンガでわかる「Python機械学習」」です。
▼書籍概要
本書は、Pythonを用いた機械学習の実践的な手法を学ぶための一冊です。特にPyTorchとscikit-learnという二つの主要なライブラリに焦点を当て、データの前処理からモデルの構築、評価までを詳細に解説しています。初心者から中級者までが理解しやすいように、理論と実践をバランスよく組み合わせており、実際のプロジェクトで役立つ知識を提供します。機械学習の基礎をしっかりと身につけたい方に最適な内容です。
| 書籍名 | そろそろ常識？ マンガでわかる「Python機械学習」 |
| 対象者 | この書籍は、Pythonの基本的な知識を持ち、機械学習に興味があるエンジニアやデータサイエンティストを対象としています。既に他のプログラミング言語での開発経験がある方や、機械学習の基礎を学びたい社会人に適しています。 |
| ひとこと説明 | Pythonを用いた機械学習の実践的な手法を、PyTorchとscikit-learnを通じて学ぶための一冊です。 |
| 著者 | 田中賢一郎,他 |
| 発売日 | 2021/9/22 |
| ページ数 | 256ページ |
| 出版社 | シーアンドアール研究所 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・Pythonの基礎知識があれば、機械学習の実践的なスキルを効率よく学べる内容でした。 ・PyTorchとscikit-learnの使い方が具体的に解説されており、実務にすぐに活かせました。 ・理論と実践のバランスが良く、初心者でも理解しやすい構成になっていると感じました。 ・実際のプロジェクトで役立つ知識が多く、特にデータ前処理の部分が参考になりました。 ・機械学習の基礎をしっかりと学びたい方におすすめの一冊です。 |
40位：Pythonで実践 生命科学データの機械学習〜あなたのPCで最先端論文の解析レシピを体得できる！ (実験医学別冊)
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第40位は「Pythonで実践 生命科学データの機械学習〜あなたのPCで最先端論文の解析レシピを体得できる！ (実験医学別冊)」です。
▼書籍概要
本書は、機械学習における連続最適化の理論と実践を深く掘り下げた一冊です。最適化問題の基礎から始まり、勾配法やニュートン法、確率的最適化手法など、さまざまな手法を詳細に解説しています。さらに、実際の機械学習モデルにおける最適化の応用例も豊富に紹介されており、理論と実践の両面から理解を深めることができます。数式やアルゴリズムの解説も丁寧で、実務に直結する知識を得ることができるため、機械学習の専門家や研究者にとって非常に有用なリソースとなっています。
| 書籍名 | Pythonで実践 生命科学データの機械学習〜あなたのPCで最先端論文の解析レシピを体得できる！ (実験医学別冊) |
| 対象者 | この書籍は、機械学習やデータサイエンスの分野で実務経験を持つプロフェッショナルや、最適化手法を深く理解したい研究者を対象としています。基礎的な数学やプログラミングの知識があることが前提となります。 |
| ひとこと説明 | 機械学習における連続最適化の理論と実践を深く掘り下げ、実務に直結する知識を提供する一冊です。 |
| 著者 | 清水 秀幸 |
| 発売日 | 2023/3/31 |
| ページ数 | 445ページ |
| 出版社 | 羊土社 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・理論と実践のバランスが良く、実務に役立つ内容が多いと感じました。特に最適化手法の解説が丁寧です。 ・数式が多く、初めは難しく感じましたが、読み進めるうちに理解が深まりました。実践的な例が豊富で助かります。 ・機械学習の最適化に関する知識を体系的に学べるので、研究者にとって非常に有用な書籍です。 ・具体的なアルゴリズムの実装例があり、実際のプロジェクトでの応用がしやすいと感じました。 ・最適化の基礎から応用まで幅広くカバーされており、専門家としてのスキルアップに役立ちました。 |
41位：転移学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第41位は「転移学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」です。
▼書籍概要
本書は、量子コンピュータと機械学習の融合を探求するための詳細な解説書です。量子コンピュータの基本原理から始まり、機械学習のアルゴリズムがどのように量子計算によって強化されるかを具体的に説明しています。理論的な背景だけでなく、実際の応用例や実験結果も豊富に紹介されており、量子機械学習の最前線を理解するための貴重なリソースとなっています。量子技術の進化に伴い、機械学習の新たな可能性を探るための必読書です。
| 書籍名 | 転移学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) |
| 対象者 | 量子コンピュータや機械学習に関する基礎知識を持つ技術者や研究者、データサイエンティストを対象としています。 |
| ひとこと説明 | 量子コンピュータと機械学習の融合を深く理解し、実践的な応用を探るための詳細な解説書。 |
| 著者 | 松井 孝太、熊谷 亘 |
| 発売日 | 2024/4/11 |
| ページ数 | 416ページ |
| 出版社 | 講談社 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・量子コンピュータの基礎から応用まで幅広くカバーされており、非常に参考になりました。 ・機械学習の専門家にとっても新しい視点を提供してくれる一冊です。 ・理論と実践のバランスが良く、実際のプロジェクトに役立つ情報が満載です。 ・量子計算の複雑な概念が分かりやすく説明されており、理解が深まりました。 ・最新の研究成果が紹介されており、今後の技術動向を把握するのに役立ちます。 |
42位：実務で役立つPython機械学習入門 課題解決のためのデータ分析の基礎
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第42位は「実務で役立つPython機械学習入門 課題解決のためのデータ分析の基礎」です。
▼書籍概要
本書は、Pythonを用いて機械学習の基礎から応用までを実践的に学ぶことができる一冊です。第3版では、最新の技術動向を反映し、より実践的な内容にアップデートされています。具体的なコード例を通じて、理論だけでなく実際のプログラミングスキルも身につけることができます。機械学習の初心者から中級者まで、幅広い読者に対応しており、実務での活用を目指す方に最適です。
| 書籍名 | 実務で役立つPython機械学習入門 課題解決のためのデータ分析の基礎 |
| 対象者 | この書籍は、Pythonの基本的な知識を持ち、機械学習を実務で活用したいと考えているエンジニアやデータサイエンティストを対象としています。 |
| ひとこと説明 | Pythonを使って機械学習の基礎から応用までを実践的に学べる一冊。 |
| 著者 | 池田 雄太郎,田尻 俊宗他 |
| 発売日 | 2023/11/16 |
| ページ数 | 304ページ |
| 出版社 | 翔泳社 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・具体的なコード例が豊富で、実際に手を動かしながら学べるのが良かったです。 ・理論だけでなく、実務での応用方法も詳しく解説されており、非常に役立ちました。 ・初心者にもわかりやすく、ステップバイステップで学べる構成が魅力的です。 ・最新の技術動向を反映しており、常に新しい知識を得ることができました。 ・Pythonの基礎知識があれば、スムーズに読み進められる内容でした。 |
43位：機械学習システムデザイン ―実運用レベルのアプリケーションを実現する継続的反復プロセス
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第43位は「機械学習システムデザイン ―実運用レベルのアプリケーションを実現する継続的反復プロセス」です。
▼書籍概要
本書は、ベイズ統計と機械学習の基本概念をわかりやすく解説した一冊です。ベイズ統計の基礎から、機械学習の応用までをカバーし、理論と実践の両面から学ぶことができます。数式やアルゴリズムの解説に加え、実際のデータを用いた具体的な例を通じて、読者が自らの手で分析を行えるようになることを目指しています。特に、データサイエンスやAIに興味がある方にとって、実践的なスキルを身につけるための貴重なリソースとなるでしょう。
| 書籍名 | 機械学習システムデザイン ―実運用レベルのアプリケーションを実現する継続的反復プロセス |
| 対象者 | データサイエンスやAIに興味がある社会人や研究者、実務で統計や機械学習を活用したいと考えている方。 |
| ひとこと説明 | ベイズ統計と機械学習の基礎から応用までを体系的に学べる実践的な書籍。 |
| 著者 | Chip Huyen,江川 崇他 |
| 発売日 | 2023/9/1 |
| ページ数 | 408ページ |
| 出版社 | オライリー・ジャパン |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | – ベイズ統計の基礎がしっかりと解説されており、初心者でも理解しやすかったです。 – 機械学習の具体的な応用例が豊富で、実務に役立つ内容が多かったです。 – 数式が多いですが、丁寧な説明があるので数学が苦手でも安心して読めました。 – データ分析の実践的なスキルを身につけるための良い参考書になりました。 – 理論だけでなく、実際のデータを使った演習があるので、理解が深まりました。 |
44位：Human-in-the-Loop機械学習: 人間参加型AIのための能動学習とアノテーション
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第44位は「Human-in-the-Loop機械学習: 人間参加型AIのための能動学習とアノテーション」です。
▼書籍概要
本書は、機械学習の理論と実践を深く理解するための包括的なリソースです。機械学習の基礎から応用までを網羅し、実際のプロジェクトでの活用方法を詳しく解説しています。特に、データの前処理、モデルの選択、評価方法など、実務で直面する課題に対する具体的な解決策を提供します。さらに、最新の技術動向や実践的なテクニックも紹介されており、機械学習のプロフェッショナルを目指す方にとって必携の一冊です。
| 書籍名 | Human-in-the-Loop機械学習: 人間参加型AIのための能動学習とアノテーション |
| 対象者 | この書籍は、機械学習の基礎知識を持ち、さらに深い理解と実践的なスキルを身につけたいと考えているエンジニアやデータサイエンティストを対象としています。実務経験がある方に特に適しています。 |
| ひとこと説明 | 機械学習の理論と実践を深く理解し、実務での応用力を高めるための包括的なリソース。 |
| 著者 | 上田 隼也Robert (Munro) Monarch,他 |
| 発売日 | 2023/12/25 |
| ページ数 | 428ページ |
| 出版社 | 共立出版 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・理論だけでなく実践的な内容も多く、実務にすぐに活かせる点が非常に良かったです。 ・機械学習の基礎から応用までを網羅しており、知識の整理に役立ちました。 ・具体的な事例が豊富で、実際のプロジェクトでの活用イメージが湧きやすかったです。 ・最新の技術動向もカバーされており、常に新しい知識を得られるのが魅力です。 ・専門的な内容が多いですが、解説が丁寧で理解しやすかったです。 |
45位：反実仮想機械学習〜機械学習と因果推論の融合技術の理論と実践
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第45位は「反実仮想機械学習〜機械学習と因果推論の融合技術の理論と実践」です。
▼書籍概要
本書は、AIエンジニアを目指す方に向けて、機械学習の基礎から実践的なアルゴリズムの実装までを丁寧に解説しています。Pythonを用いた具体的なコード例を通じて、理論だけでなく実際のプログラミングスキルも身につけることができます。各章では、データの前処理、モデルの選択、評価方法など、実務で役立つ知識を体系的に学べる構成となっています。初心者でも理解しやすいように、図解や例題を豊富に取り入れており、実際のプロジェクトに応用できる力を養うことができます。
| 書籍名 | 反実仮想機械学習〜機械学習と因果推論の融合技術の理論と実践 |
| 対象者 | プログラミングの基礎知識を持ち、AIや機械学習に興味がある社会人やエンジニアを対象としています。特に、実務での応用を目指す方に適しています。 |
| ひとこと説明 | AIエンジニアを目指す方のための、実践的な機械学習の基礎と応用を学べる一冊。 |
| 著者 | 齋藤 優太 |
| 発売日 | 2024/4/13 |
| ページ数 | 336ページ |
| 出版社 | 技術評論社 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・機械学習の基礎から実装までを丁寧に解説しており、初心者でも理解しやすかったです。 ・Pythonのコード例が豊富で、実際に手を動かしながら学べるのが良かったです。 ・理論だけでなく、実務での応用を意識した内容が多く、非常に実用的でした。 ・図解が多く、視覚的に理解しやすい構成になっているのが助かりました。 ・各章の終わりにある演習問題が、理解を深めるのに役立ちました。 |
46位：PyCaretで学ぶ 機械学習入門
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第46位は「PyCaretで学ぶ 機械学習入門」です。
▼書籍概要
本書は、機械学習システムの設計、構築、運用における実践的な手法を解説しています。デザインパターンを活用し、効率的かつ効果的にシステムを構築するための具体的なアプローチを提供します。実際の現場で直面する課題に対する解決策を示し、理論と実践のギャップを埋める内容となっています。機械学習の基礎知識を持つエンジニアが、より高度なシステムを構築するためのステップアップを目指す際に役立つ一冊です。
| 書籍名 | PyCaretで学ぶ 機械学習入門 |
| 対象者 | この書籍は、機械学習の基礎を理解しているエンジニアやデータサイエンティストを対象としています。実務経験があり、システム設計や運用に関する知識を深めたいと考えているプロフェッショナルに最適です。 |
| ひとこと説明 | 機械学習システムの設計と運用を効率化するための実践的な手法を解説した一冊。 |
| 著者 | 梅津雄一、中野貴広 |
| 発売日 | 2023/10/10 |
| ページ数 | 360ページ |
| 出版社 | シーアンドアール研究所 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | – デザインパターンを活用した具体的な事例が豊富で、実務に直結する内容が多いと感じました。 – 理論だけでなく、実際の運用に役立つノウハウが詰まっており、非常に参考になりました。 – 機械学習の基礎を理解している人にとって、次のステップに進むための良い指針となる本です。 – 実際のプロジェクトで直面する問題に対する具体的な解決策が示されており、実用性が高いです。 – システム構築の全体像を把握するのに役立ち、特に運用フェーズの解説が充実していました。 |
47位：機械学習による分子最適化: 数理と実装
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第47位は「機械学習による分子最適化: 数理と実装」です。
▼書籍概要
本書は、機械学習を用いた分子最適化の理論と実践を詳しく解説しています。化学や薬学の分野での応用を念頭に置き、分子設計のプロセスを効率化するための最新技術を紹介しています。具体的なアルゴリズムの説明や実装例を通じて、読者が実際に手を動かしながら学べる構成になっています。機械学習の基礎知識を持つ研究者や技術者にとって、分子最適化の新たな可能性を探るための貴重なリソースとなるでしょう。
| 書籍名 | 機械学習による分子最適化: 数理と実装 |
| 対象者 | この書籍は、機械学習の基礎知識を持つ化学や薬学の研究者、技術者を対象としています。特に、分子設計や最適化に興味があるプロフェッショナルに適しています。 |
| ひとこと説明 | 機械学習を活用した分子最適化の理論と実践を深く掘り下げた専門書。 |
| 著者 | 梶野 洸 |
| 発売日 | 2023/11/1 |
| ページ数 | 312ページ |
| 出版社 | オーム社 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・機械学習と化学の融合が非常に興味深く、実践的な内容が多くて役立ちました。 ・具体的な実装例が豊富で、実際のプロジェクトにすぐに応用できる点が良かったです。 ・理論だけでなく、実際の応用例が多く、理解が深まりました。 ・分子最適化の最新技術を学ぶのに最適な一冊で、非常に満足しています。 ・専門的な内容が多いですが、丁寧な解説で理解しやすかったです。 |
48位：PC・IT図解 機械学習の技術としくみ
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第48位は「PC・IT図解 機械学習の技術としくみ」です。
▼書籍概要
本書は、ITエンジニアが機械学習の理論を理解するための基礎を提供する一冊です。機械学習の基本概念から、実際の応用に至るまでを丁寧に解説しています。特に、数学的な背景を持たないエンジニアでも理解しやすいように、図解や具体例を多用しています。理論と実践のバランスを重視し、実際のプロジェクトでの活用方法も紹介しています。機械学習の基礎をしっかりと身につけたいエンジニアにとって、貴重なリソースとなるでしょう。
| 書籍名 | PC・IT図解 機械学習の技術としくみ |
| 対象者 | ITエンジニア、データサイエンティスト、機械学習に興味のある技術者 |
| ひとこと説明 | ITエンジニアが機械学習の理論を実務に活かすための基礎を学べる一冊。 |
| 著者 | 金城俊哉 |
| 発売日 | 2023/9/26 |
| ページ数 | 304ページ |
| 出版社 | 秀和システム |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・機械学習の理論をわかりやすく解説しており、実務に役立つ内容が多かったです。 ・数学が苦手な私でも理解できるように書かれていて、非常に助かりました。 ・具体的な例が豊富で、実際のプロジェクトにどう応用するかがイメージしやすかったです。 ・理論だけでなく、実践的なアプローチも紹介されており、すぐに試してみたくなりました。 ・初心者から中級者まで幅広く対応しており、ステップアップに最適な一冊です。 |
49位：化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門(改訂2版)
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第49位は「化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門(改訂2版)」です。
▼書籍概要
本書は、Pythonを用いた機械学習の基礎をマンガ形式でわかりやすく解説しています。初心者でも理解しやすいように、機械学習の基本概念から実際のプログラミングまでをステップバイステップで紹介しています。具体的な例題を通じて、データの前処理やモデルの選択、評価方法など、実践的なスキルを身につけることができます。視覚的に学べるため、技術的な内容もスムーズに理解でき、Pythonを使った機械学習の世界に初めて触れる方に最適な一冊です。
| 書籍名 | 化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門(改訂2版) |
| 対象者 | Pythonの基礎知識を持ち、機械学習に興味がある社会人やプログラマー。データサイエンスの初歩を学びたい方にも適しています。 |
| ひとこと説明 | Pythonを使った機械学習の基礎をマンガで楽しく学べる入門書。 |
| 著者 | 金子 弘昌 |
| 発売日 | 2023/8/30 |
| ページ数 | 272ページ |
| 出版社 | オーム社 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・マンガ形式なので、難しい概念もスムーズに理解できました。初心者におすすめです。 ・Pythonの基礎があれば、機械学習の流れをしっかりと掴める内容でした。 ・具体的なコード例が豊富で、実際に手を動かしながら学べるのが良かったです。 ・視覚的に学べるので、技術書が苦手な私でも楽しく読み進められました。 ・機械学習の基本を押さえつつ、実践的なスキルも身につけられる一冊です。 |
50位：(コードDL可能)Pythonライブラリによる因果推論・因果探索[概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く (impress top gear)
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第50位は「(コードDL可能)Pythonライブラリによる因果推論・因果探索[概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く (impress top gear)」です。
▼書籍概要
本書は、生命科学データをPythonを用いて解析し、機械学習の手法を実践的に学ぶための書籍です。生命科学の分野でのデータ解析は、近年ますます重要性を増しており、最先端の研究においても欠かせないスキルとなっています。本書では、具体的なデータセットを用いた実践的な演習を通じて、読者が自分のPCで最新の研究論文の解析手法を体得できるように構成されています。Pythonの基礎から始まり、機械学習のアルゴリズムやデータの前処理、モデルの評価方法までを網羅しており、実務に直結する知識を得ることができます。
| 書籍名 | (コードDL可能)Pythonライブラリによる因果推論・因果探索[概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く (impress top gear) |
| 対象者 | この書籍は、生命科学分野でのデータ解析に興味がある研究者や技術者、Pythonを用いた機械学習の実践的なスキルを身につけたいと考えている方を対象としています。基礎的なプログラミング知識があるとより理解が深まります。 |
| ひとこと説明 | 生命科学データをPythonで解析し、機械学習の実践的スキルを身につけるための実践書。 |
| 著者 | Aleksander Molak、株式会社クイープ |
| 発売日 | 2024/8/20 |
| ページ数 | 416ページ |
| 出版社 | インプレス |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・Pythonの基礎から応用まで、生命科学データに特化した内容が充実しており、非常に実用的です。 ・具体的なデータセットを使った演習が多く、実際の研究にすぐに応用できる点が良かったです。 ・機械学習の理論だけでなく、実際のコード例が豊富で、初心者でも取り組みやすい内容でした。 ・生命科学のデータ解析に特化しているため、他の一般的な機械学習書籍とは一線を画しています。 ・データの前処理からモデルの評価まで、実務に必要な知識が体系的に学べる点が魅力です。 |
51位：現場のPython──Webシステム開発から、機械学習・データ分析まで
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第51位は「現場のPython──Webシステム開発から、機械学習・データ分析まで」です。
▼書籍概要
本書は、転移学習の基礎から応用までを網羅的に解説した一冊です。機械学習の分野で注目される転移学習は、異なるタスク間での知識の再利用を可能にし、データ不足の問題を解決する手法として注目されています。著者は、理論的な背景から実際の実装例までを丁寧に解説し、読者が実際のプロジェクトで転移学習を活用できるようにサポートします。特に、深層学習との組み合わせや、最新の研究動向についても詳しく触れられており、実務に直結する知識を得ることができます。
| 書籍名 | 現場のPython──Webシステム開発から、機械学習・データ分析まで |
| 対象者 | この書籍は、機械学習やデータサイエンスの基礎知識を持つエンジニアや研究者を対象としています。特に、実務で転移学習を活用したいと考えているプロフェッショナルに適しています。 |
| ひとこと説明 | 転移学習の理論と実践を深く理解し、実務での応用を目指すための包括的な解説書。 |
| 著者 | 株式会社ビープラウド,altnight他 |
| 発売日 | 2024/9/12 |
| ページ数 | 384ページ |
| 出版社 | 技術評論社 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | – 転移学習の基本から応用までをしっかりとカバーしており、実務に役立つ内容が多いと感じました。 – 理論的な部分と実装例がバランスよく配置されており、理解しやすかったです。 – 最新の研究動向についても触れられており、今後の技術動向を把握するのに役立ちました。 – 機械学習の基礎知識がある人には非常に有用な内容で、実際のプロジェクトで活用できる情報が満載です。 – 深層学習との組み合わせについての解説が特に興味深く、実務での応用が楽しみになりました。 |
52位：機械学習のための数学
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第52位は「機械学習のための数学」です。
▼書籍概要
不明
| 書籍名 | 機械学習のための数学 |
| 対象者 | 不明 |
| ひとこと説明 | 不明 |
| 著者 | 飯塚 秀明 |
| 発売日 | 2024/8/7 |
| ページ数 | 240ページ |
| 出版社 | コロナ社 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | 不明 |
53位：現場で使える！NumPyデータ処理入門 第2版 機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第53位は「現場で使える！NumPyデータ処理入門 第2版 機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法」です。
▼書籍概要
本書は、機械学習システムの設計と実装に焦点を当てた実践的なガイドです。実運用レベルのアプリケーションを構築するための継続的反復プロセスを詳しく解説し、理論と実践の両面からアプローチします。データ収集、モデルのトレーニング、評価、デプロイメントまでの一連の流れを体系的に学ぶことができ、実際のプロジェクトで直面する課題に対する具体的な解決策を提供します。機械学習の基礎を理解している方が、次のステップとしてシステム全体の設計に取り組む際に役立つ一冊です。
| 書籍名 | 現場で使える！NumPyデータ処理入門 第2版 機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法 |
| 対象者 | この書籍は、機械学習の基礎知識を持ち、実際のプロジェクトでの応用を目指すエンジニアやデータサイエンティストを対象としています。特に、システム全体の設計や運用に関心がある方に適しています。 |
| ひとこと説明 | 機械学習システムの設計と運用を実践的に学ぶための包括的なリソース。 |
| 著者 | 吉田 拓真、尾原 颯 |
| 発売日 | 2024/8/26 |
| ページ数 | 528ページ |
| 出版社 | 翔泳社 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・実際のプロジェクトで役立つ具体的なアプローチが多く、非常に実用的な内容でした。 ・理論だけでなく、実践的な部分に重点が置かれており、すぐに応用できる知識が得られました。 ・機械学習の基礎を理解している人にとって、次のステップに進むための良い指針となる本です。 ・システム全体の流れを理解するのに役立ち、特にデプロイメントの章が参考になりました。 ・具体的な事例が豊富で、実際の業務にどう活かすかがイメージしやすかったです。 |
54位：Pythonではじめる量子AI入門 量子機械学習から量子回路自動設計まで (エンジニア入門シリーズ)
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第54位は「Pythonではじめる量子AI入門 量子機械学習から量子回路自動設計まで (エンジニア入門シリーズ)」です。
▼書籍概要
本書は、機械学習における人間の役割を深く探求し、能動学習とアノテーションの重要性を解説しています。特に、AIシステムの精度を向上させるために人間がどのように関与できるかを具体的に示しています。実践的な事例を通じて、読者は人間とAIの協力がどのように機能するかを理解し、効果的なデータラベリングやモデルの改善方法を学ぶことができます。AI開発者やデータサイエンティストにとって、実務に直結する知識を得ることができる一冊です。
| 書籍名 | Pythonではじめる量子AI入門 量子機械学習から量子回路自動設計まで (エンジニア入門シリーズ) |
| 対象者 | この書籍は、AI開発者、データサイエンティスト、機械学習エンジニアを対象としています。特に、実務で能動学習やアノテーションを活用したいと考えているプロフェッショナルに適しています。 |
| ひとこと説明 | 人間の知識とAI技術を融合し、能動学習を通じて機械学習モデルを最適化する方法を探る書籍。 |
| 著者 | 曽我部 東馬 |
| 発売日 | 2024/8/22 |
| ページ数 | 216ページ |
| 出版社 | 科学情報出版株式会社 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・能動学習の具体的な手法が詳しく解説されており、実務に役立つ内容が多かったです。 ・人間の介入がどのようにAIの精度を向上させるか、具体的な事例が豊富で理解しやすかったです。 ・アノテーションの重要性を再認識しました。実際のプロジェクトでの応用が楽しみです。 ・技術的な内容が多いですが、実践的なアプローチが多く、すぐに活用できる知識が得られました。 ・AIと人間の協力の可能性を感じさせる内容で、今後のプロジェクトに活かしたいと思いました。 |
55位：事例でわかるMLOps 機械学習の成果をスケールさせる処方箋 (KS情報科学専門書)
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第55位は「事例でわかるMLOps 機械学習の成果をスケールさせる処方箋 (KS情報科学専門書)」です。
▼書籍概要
本書は、機械学習と因果推論の融合技術に焦点を当てた専門書です。反実仮想の概念を取り入れ、データから因果関係を推論する方法を詳しく解説しています。理論的な基礎から実践的な応用までをカバーし、特に因果推論を用いた機械学習モデルの構築に興味がある研究者や実務家にとって有用な内容となっています。具体的なアルゴリズムや実装例も豊富に含まれており、実際のデータ分析に役立つ知識を提供します。
| 書籍名 | 事例でわかるMLOps 機械学習の成果をスケールさせる処方箋 (KS情報科学専門書) |
| 対象者 | この書籍は、機械学習やデータサイエンスの基礎知識を持つ研究者や実務家を対象としています。特に、因果推論に興味があるデータサイエンティストやエンジニアに適しています。 |
| ひとこと説明 | 機械学習と因果推論を融合し、データから因果関係を推論する技術を解説する専門書。 |
| 著者 | 杉山 阿聖,太田 満久他 |
| 発売日 | 2024/9/30 |
| ページ数 | 272ページ |
| 出版社 | 講談社 |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・理論と実践のバランスが良く、実務にすぐに活かせる内容が多いと感じました。 ・因果推論の基礎から応用までを網羅しており、非常に勉強になりました。 ・具体的な実装例が豊富で、実際のプロジェクトでの応用がしやすいです。 ・機械学習の知識がある程度ある人には、非常に有益な内容だと思います。 ・反実仮想の概念がわかりやすく説明されており、理解が深まりました。 |
56位：Scratchではじめる機械学習 第2版 ―作りながら楽しく学べるAIプログラミング
機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキングの第56位は「Scratchではじめる機械学習 第2版 ―作りながら楽しく学べるAIプログラミング」です。
▼書籍概要
本書は、プログラミング初心者でも楽しみながら機械学習の基礎を学べる内容となっています。Scratchを用いて、視覚的にプログラムを組み立てることで、AIの基本的な概念やアルゴリズムを直感的に理解できます。具体的なプロジェクトを通じて、データの扱い方やモデルの作成、評価方法などを実践的に学べるため、実際の応用にも役立ちます。機械学習の理論だけでなく、実際に手を動かして学びたい方に最適な一冊です。
| 書籍名 | Scratchではじめる機械学習 第2版 ―作りながら楽しく学べるAIプログラミング |
| 対象者 | プログラミング初心者や、AIや機械学習に興味がある社会人。特に、視覚的に学びたい方や、実践的なプロジェクトを通じてスキルを身につけたい方に適しています。 |
| ひとこと説明 | Scratchを使って、初心者でも楽しく機械学習の基礎を実践的に学べる一冊。 |
| 著者 | 石原 淳也,他 |
| 発売日 | 2024/7/25 |
| ページ数 | 208ページ |
| 出版社 | オライリー・ジャパン |
| 中身（目次） | 不明 |
| 読んだ人のクチコミ | ・Scratchを使うことで、プログラミング初心者でも直感的に理解できる内容でした。 ・具体的なプロジェクトが多く、実際に手を動かしながら学べるのが良かったです。 ・機械学習の理論だけでなく、実践的なスキルも身につけられる点が魅力的です。 ・視覚的に学べるので、難しい概念もスムーズに理解できました。 ・AIや機械学習に興味があるけれど、どこから始めればいいかわからない人におすすめです。 |
