はじめに
機械学習の書籍多いけど、どれ買えば良いのかをレベル別にオススメします。
レベルは
レベル1~レベル5の五段階です。
今の自分にあったレベルから書籍を選んでみて下さい。
また３〜４ヶ月でここに紹介した書籍を読み進められるとベストです。
勉強方法はこのnoteでは触れませんが、Couseraのマシンラーニングコースなどオンラインでとても良い講座があるので、書籍以外のサービスも活用してみて下さい。
＃人工知能基礎編<レベル1>
まずは、機械学習やディープラーニングのプログラミングから入る前に、全体像の俯瞰と用語の整理をしましょう。
AIって何？何ができるの？ディープラーニングってよく聞くけど何がすごいの？
そういった方はレベル1です。
まずは以下3冊を読み進めてみて下さい。
機械学習編<レベル2>
上記から2,3冊読めば、AIのイメージ、AI、機械学習、ディープラーニングの関係性、できる事、できない事などイメージできたかと思います。
次に機械学習プログラミングを行います。
まずは、下記の書籍を購入し、機械学習の主要なアルゴリズムを俯瞰して下さい。
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
もし、Pythonの知識や、機械学習プログラミングのイメージがつかなかった方は、下記の書籍に戻って進めてみて下さい。
機械学習図鑑を読み終えた方は、次に選ぶのは以下のオライリーから出版されている機械学習の本です。4週間〜１ヶ月を目処に一通り読み進めてみて下さい。全部理解しようとせず７、８割の理解で構いません。
機械学習のための数学編<レベル3>
さて、pythonを用いて機械学習の一連のイメージが出来たら、数学の範囲をカバーしましょう。
回帰分析やロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークの内部を学んでいきます。
ここで選ぶのは下記３冊です。
機械学習を理解するための数学のきほん
機械学習のエッセンス
最短コースでわかる ディープラーニングの数学
大学数学までやった方は真ん中の機械学習のエッセンスだけ購入すると良いです。
数学に苦手意識がある方や、復習も兼ねて機械学習の数学を勉強したい方は①機械学習を理解するための数学のきほん→②ディープラーニングの数学→③機械学習のエッセンスの順に読んでみて下さい。
ディープラーニング<フレームワークを用いた実装編/レベル4>
次にKerasやPyTorchといった深層学習フレームワークを用いてディープラーニングを進めてみましょう。
上記３冊がオススメです。
ディープラーニング編<理論と実装編/レベル5>
では、機械学習編同様に、理論と実装も行なっていきましょう。
購入する書籍は下記の２冊です。
ゼロから作るDeep Learning①
ゼロから作るDeep Learning②
最後に
今回は１４冊紹介しましたが、全て購入するのに5万円ほどかかります。
ですが、全て購入しなくても必要な書籍だけ購入し進めてみて下さい。
この書籍を３〜６ヶ月かけて読み進めるだけでも基本的な基礎知識は身につきます。（これ全て読んだから転職等できる訳ではないのでご注意を。）
少しでも参考になったら、シェアして頂けると嬉しいです！
