Pythonで機械学習を学ぶ際のオススメ本３選

私は元々、仕事でMATLABを使用していました。

MATLABとはアメリカのMathWorks社が開発している数値解析ソフトウェアの中で使うプログラミング言語の名称です。

そして、暗号化／複合化、機械学習を実際にプログラミングしてみたかったので、Pythonを独学しました。

今回はPythonで機械学習を学ぶのにオススメな本を３冊ご紹介したいと思います。

Pythonを選択した理由

その前にちょっとだけ、Pythonを選んだ理由を書きますね。

私がPythonを選択した理由は、Webでの情報量が多い事が理由の一つです。

例えば、QiitaではPythonだけでなく、他のプログラミング言語の記事も載せているプログラマーの集まりです。

場合によっては、サンプルプログラムを載せて、記事を書かれている方もおられるので、有益なWebサイトだと感じます。

機械学習の経験

機械学習は20年以上昔に大学院時代の研究室でニューラルネットワークを研究している人の話を聞いた程度でした。

50代のエンジニアですが、初めて、Pythonを独学で勉強して、大体、半年で、機械学習のプログラムを修正したり、改造したりできる様になりました。

Pythonでオススメの本３選

私はPythonを勉強するにあたり、良い書籍のサンプルプログラムを書いて理解していく方法を取りました。

特にクジラ飛行机さん、伊藤真さんの本の内容が、非常に丁寧な説明をされる方なので、理解がしやすいです。

Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第2版

サンプルプログラムがついているので、一から自分でプログラムを打ち込まなくても、プログラムの動作を勉強できるので、効率的にプログラム能力を上げていくことができます。

プログラミング中にコメント文がしっかりと書かれている為に他人のプログラムでありながら、効率良く進められます。

機械学習と深層学習 Pythonによるシミュレーション

内容に自分が興味あるか否かによって、役に立つか否かの評価が変わる本です。

小高知宏さんの本はC言語等の本もありますが、コメント文がしっかりと丁寧に記載されている、本文の内容が理解しやすいので、この方の本も非常に良書と言えます。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

オライリー社の本は非常に良書ですが、高度なテクニックを使っているものもありますので、中級レベルと考えた方が良いと感じます。

書籍で学ぶ注意点

全てのサンプルプログラムが自分のパソコン環境下で、正常に動作するとは限りません。

中には、そのエラーをインターネットに自分で調べて、修正していく必要があるものもあります。

まとめ

Python関係は日本ではまだ、主流でないという方もおられますが、エラーとなるキーワードで検索していくと個人的に記事をアップされている方が多くおられるので、そういった使い方も良いと感じます。