- 機械学習について体系的に学びたい…。
- Python×機械学習のわかりやすい書籍は…？
このように思われている方向けに本記事ではPython×機械学習の独学におすすめの本を5冊ご紹介します。記事を読むことでPython×機械学習の良書を把握できるはずです。
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目次
【2024年最新】Python×機械学習の独学におすすめの本5選
本章では早速、Python×機械学習の独学におすすめの本を紹介します。どの書籍も良書なので、中身の雰囲気を確認して自身に合いそうな書籍を実際に手に取ってみてください。
おすすめ本①スッキリわかるPythonによる機械学習入門
1冊目のおすすめ本は『スッキリわかるPythonによる機械学習入門』になります。
機械学習の世界は、数学理論、モデル、ライブラリ、プログラミングなど、学ぶべき分野が多岐に及びます。各分野は1つでさえ十分奥深く、初学者にとっては「何を」「どこから」「どのように」「どこまで」学べば、データサイエンティストへの一歩を踏み出せるのかわからず、途方に暮れてしまうことも少なくありません。本書は、この広大な世界に対して、真正面から、しかしスムーズかつスッキリと学び進めていただくための入門書です。出典：Amazon
当書では初学者向けに機械学習分野の全体像と各工程やツールの基礎についてわかりやすく解説されております。
シンプルかつわかりやすい題材からステップバイステップで学習することができるので挫折することなく読破できることでしょう。また、巻末に「エラー解決・虎の巻」も付いているので安心して学習できるはずです。
おすすめ本②Python3年生 機械学習のしくみ
2冊目のおすすめ本は『Python3年生 機械学習のしくみ』になります。
「最近よく耳にする人工知能と機械学習について知りたい」「機械学習ってどのようなことをするの?」と思っている方は多いと思います。本書はそうした方に向けて「機械学習」についていちからやさしく解説します。出典：Amazon
当書では機械学習の仕組みについて簡単なサンプルを動かしながら学ぶことができます。ただし、Pythonの基本文法について理解していることが前提となっているので、それらに不安のある方は上の記事から先にPythonの基礎学習を始めておくと良いでしょう。
おすすめ本③Python機械学習プログラミング
3冊目のおすすめ本は『Python機械学習プログラミング』になります。
本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング(CNN/RNN)、敵対的生成ネットワーク(GAN)、強化学習などを取り上げ、scikit‐learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13~16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。出典：Amazon
当書では機械学習の理論的説明からライブラリを用いた実践的なPythonプログラミングについて幅広く解説されております。
扱っている内容も幅広く解説もわかりやすいため、これから機械学習について学び始める方から実務経験のある方まで幅広い層に個人的にはおすすめしたい書籍です。とはいえ、最低限Pythonの基礎については押さえておくことをお勧めしておきます。
おすすめ本④Pythonではじめる機械学習
4冊目のおすすめ本は『Pythonではじめる機械学習』になります。
Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。出典：Amazon
当書ではPythonの機械学習用ライブラリである、scikit-learnを使った機械学習の方法についてわかりやすく解説されております。
scikit-learnを利用している方はもちろん、機械学習のタスクで必要とされるスキルについては大体網羅されているので、初級者から上級者まで多くの方におすすめしたい書籍です。
個人的には当書を辞書的に利用し必要となった際に読み返す使い方をおすすめします。
おすすめ本⑤Python実践機械学習システム100本ノック
5冊目のおすすめ本は『Python実践機械学習システム100本ノック』になります。
大好評のPython実践機械学習システム100本ノックが、装いも新たに改訂。データ分析の現場で求められる継続的な業務遂行のデータ分析のテクニックを解説。小さなシステムで成果を出すための現場に則した技術力が身につく必須の書籍。出典：Amazon
当書はデータ分析システムと機械学習システムの２部構成となっており、実際のビジネス現場を想定した100の例題を解くことでスキルが身につくような仕組みとなっております。
手を動かしながら実践的なスキルを身につけたいと考えている方におすすめの書籍です。これまでに紹介した機械学習のおすすめ本を読んだ次の一冊として当書を手に取り100本ノックに挑戦してみてはいかがでしょうか。
Python×機械学習を本で学習する3つのメリット
本章ではPython×機械学習を本で学習するメリットをお伝えします。結論、以下の3点がPython×機械学習を本で学習する大きなメリットと言えるでしょう。
- 情報が体系的にまとまっている
- 手書きのメモを取りやすい
- 専門家による情報を得られる
その【1】情報が体系的にまとまっている
ネットで手に入る情報は情報同士の繋がりが見えづらいことも少なくありません。本であれば、情報に一貫性があるため目的の知識を体系的にインプットすることができます。情報を体系的かつ網羅的に学習する際に特に書籍での学習は役立つと言えるでしょう。
その【2】手書きのメモを取りやすい
電子化が進んだ現代においても手書きのメモは記憶に定着させるのに役立つ効果的な学習法です。紙の本であれば読みながら直接メモを取れるため効率的に学習を進めることができるでしょう。ただし、メモを取ることが目的とならないよう注意が必要です。
その【3】専門家による情報を得られる
書籍として出版されるものの多くは、専門家が著者として書き、編集が加えられたものとなります。そのため、ネットで転がっている情報より正確で品質が高いと言えるでしょう。ただし、出版年から日が経っていると掲載情報の鮮度が落ちてしまう点には注意が必要です。
書籍での学習であれば情報を体系的かつ網羅的にインプットしやすい。また、専門家による高品質な情報にアクセスできる。
Python×機械学習を本で学習する2つのデメリット
本章ではPython×機械学習を本で学習するデメリットをお伝えします。結論、以下の2点がPython×機械学習を本で学習する大きなデメリットと言えるでしょう。
- 情報が古い可能性がある
- 手を動かしながら学習しづらい
その【1】情報が古い可能性がある
ITに関するノウハウは「日進月歩」、どんどん進化していきます。紙の本は出版された時点の情報しか含まれていないため、掲載されている情報が古くなってしまっているケースが往々にしてあるでしょう。そのため、書籍を購入する際は出版年を必ずチェックするようにしてください。また、最新のトレンドを学ぶのであればオンライン学習がおすすめです。
その【2】手を動かしながら学習しづらい
ITのスキルを習得するのに座学だけでは不十分といえます。読書だと手を動かしながら学習するのが難しいのが大きな欠点と言えるでしょう。そのため、本を読んで満足するのではなく、適切にアウトプットする機会を自身で設けましょう。
出版年によっては掲載されている情報が古い可能性があるため、最新のトレンドをキャッチアップするのには向かない。また、読書するだけでなくアウトプットする機会を自身で設けないと使えるスキルが身につきづらい。
Python×機械学習を効率的に学ぶために大切なこと
本章ではPython×機械学習を効率的に学ぶために大切なことを現役エンジニア目線でお伝えいたします。結論、以下の3点を意識するようにしましょう。
- アウトプット量を増やす
- わからない点は質問する
- オンラインリソースも活用する
その【1】アウトプット量を増やす
単に暗記するのではなく理解した上でアウトプットし現場で使えるスキルをモノにすることが何より重要です。エンジニアに求められるのは「知っている」ではなく「使える」スキルだということをくれぐれも忘れることなく、学習にあたっていただければと思います。
その【2】わからない点は質問する
学習を進めていると、一人ではなかなか解決できない問題と遭遇することがあります。そういった際に効率的に学習するために質問できる人を作ることが大切です。
あなたの周りに優秀なエンジニアがいるならその人を頼ってみるのも一つ。もし周りにいないのであればMENTAのようなオンラインでメンターを見つけることができるサービスやteratailのようなITエンジニア特化型のQ&Aサイトを活用してみると良いでしょう。
その【3】オンラインリソースも活用する
また、書籍での学習だけで不十分と感じたらUdemyをはじめとしたオンラインリソースも積極的に活用していくことをおすすめします。先述の本での学習のデメリットを補うことができるので二刀流での学習が個人的にもおすすめです。
Python×機械学習を本で学習したら案件を探してみよう
良書でPython×機械学習の学習を済ましたら、以下の案件獲得サイトから案件を獲得してみることをおすすめいたします。週1,2の副業案件からフリーランス向けの案件まで幅広く掲載されております。一度サイトを覗いてみると良いでしょう。
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【2024年最新】Python×機械学習の独学におすすめの本｜まとめ
ここまでPython×機械学習の独学におすすめの本を紹介してきました。Pythonのスキルを習得するのは難しいことですが、一度身につけてしまえば長い期間使える汎用的な力となり得るので大変かとは思いますが勉強頑張ってください！
ここまで記事を読んでいただきありがとうございました。本記事がPython×機械学習の独学に適した良書を知る上で少しでもあなたのお役に立てたのなら幸いです。
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